Unrestricted accessibility to the Web has brought increases in quantity and quality of movies that are available to the audiences all over the world. This is why movie-related information services, such as movie retrieval and movie recommender systems, have developed. Meanwhile, the WWW also has captured and accumulated abundant Word-of-Mouth about movies such as user reviews, user comments, and ‘tweets’. This paper aims to explore the potential of the Word-of-Mouth, as cultural metadata, to be used as movie features that represent the various characteristics of movies.
In order to identify the association between cultural metadata and movies, we use a periphrastic way of examining correlations between the similarity of cultural metadata and that of movie characteristics. To do this, we collected movie metadata - cultural, cinematic, editorial, rating, and IMDb recommendations. Then, we selected 96 movies as a probe set considering their representativeness and influence in the movie industry. For each probe movie, lists of similar movies were made on the basis of every metadata type. We then evaluated which metadata type represented which movie characteristics the best.
User reviews are indeed cultural metadata in that they provide colorful qualitative discourses on movies, and are generated culturally and spontaneously by the general people. It is found that user reviews represent the various characteristics, namely cinematic, affective, preference-related and people-related, of movies well. A rating predictor using user reviews also showed a remarkable performance. In conclusion, user reviews has the potential to be used as movie features for various purposes.
The present work have performed an in-depth study to characterize user reviews as cultural metadata. Moreover, F-Emotions that is the original data of affective annotations was built, which can contribute not only to the field of computer science but also to the field of social science such as communication, sociology, marketing, and anthropology.
인터넷의 발달과 접근성의 증대는 전 세계 사용자로 하여금 시간과 공간의 제약을 뛰어넘어 감상할 수 있는 영화의 양과 종류의 증대를 불러왔다. 이러한 이유로 WWW의 개발 이래 영화 검색, 추천 시스템 등의 영화 관련 정보 시스템이 꾸준히 개발되어왔다. 한편 WWW는 사용자가 생성하는 방대한 양의 영화 관련 리뷰, 코멘트, 마이크로 블로그 등의 입소문(word-of-mouth) 등을 축적해왔다. 본 논문은 이러한 입소문이 일종의 ‘문화적 메타데이터(cultural metadata)’ - 사용자에 의해 자발적으로, 그리고 문화적으로 형성되는 방대한 양의 메타데이터 - 로서 영화의 여러 가지 특성들을 대변하는 피쳐 데이터로 사용될 수 있는지의 가능성을 모색한다.
문화적 메타데이터와 영화의 속성 사이의 연관성을 규명하기 위해 어떤 두 영화의 문화적 메타데이터에 있어서의 유사성, 영화적 속성에 있어서의 유사성을 비교하는 우회적인 방법론을 사용하였다. 이를 위해 영화 관련 각종 메타데이터를 수집하여 기본적인 통계학적 정보를 확인하고, 96개의 프로브 영화군(probe set)을 선정하여 각 메타데이터가 영화의 각종 속성와 얼마나 큰 연관성을 갖는지, 조사 비교하였다.
그 결과 사용자 리뷰는 문화적 메타데이터로서 영화의 다양한 속성을 담고 있다는 것을 확인하였으며, 그를 바탕으로 한 평점 예측에서도 좋은 결과를 보여줬다.
무엇보다 사용자 리뷰는 기존에 활용되지 못했던, 영화의 감정적인 속성 또한 잘 대변한다는 것을 알 수 있었는데, 이를 검증하는 과정에서 구축한 고유 데이터인 F-Emotions는 965개 주요 영화의 감정적 특성에 관한 corpus로서 추후 관련 연구에서 활용될 잠재력이 높다 하겠다. F-Emotions를 바탕으로 한 콘텐츠 기반 평점 예측에서도 주목할 만한 결과를 보여주어, 영화 관련 정보시스템뿐 아니라, 영화의 수익을 예측하는 마케팅 연구, 영화의 계통을 연구하는 분류학 연구에서도 유용한 피쳐로 사용될 수 있다. 이어 본 연구는 제한적인 F-Emotions의 커버리지를 높이기 위해 사용자 리뷰가 활용될 수 있음도 보여주었다.
본 연구는 문화적 메타데이터로서의 사용자 리뷰를 심층 탐구하기 위해 다양한 학문에서의 전문지식과 방법론을 빌어온 연구로서 다양한 분야에 기여한, 그야말로 다학제적인 연구라 할 수 있겠다.
