COLLECTIVE INTELLIGENCE - 위키피디아로 영화 흥행도 예측한다

특정 영화 페이지의 편집 횟수, 편집자, 페이지 조회수 등을 토대로 77%의 정확도 보여

과학자들이 간단한 수리 모델로 영화 흥행의 미스터리를 풀 수 있을지도 모른다. 새 연구에서 영화가 극장에서 개봉되기 한 달 전에 그 성공을 예측하는 방법이 개발됐다. 이 새 모델은 옥스퍼드 대학, 헝가리 부다페스트의 센추럴 유러피언 대학, 부다페스트 기술·경제 대학의 연구팀이 개발했다. 영화의 제작기간이 길기 때문에 ‘론 레인저(The Lone Ranger)’ ‘R.I.P.D. : 알.아이.피.디.’ 같은 흥행 실패작을 막지 못할지도 모른다. 하지만 영화의 성공을 예측하는데 필요한 통찰력과 과학적인 기준을 제공할 수 있다.

연구팀은 리포트를 작성하는 대학생들에게 금기시되는 위키피디아를 이용했다. 2009~2010년 개봉된 미국 영화 312편의 인기를 조사했다. 그 페이지에 실린 정보를 이용하는 대신 편집 횟수, 편집자, 페이지 조회수, 이용자의 다양성을 살폈다. 이 같은 요인들은 특정한 영화가 화제가 되는 일종의 토대를 이뤘다. 연구팀은 해설문 작성 시간과 길이는 모델에서 제외했다.

흥행 성공과 아무 상관관계도 보이지 않았기 때문이다. 이들 각 요소에 값을 부여해 수리모델을 완성했다. 그뒤 연구팀은 그 위키피디아 화제 지수를 영화가 개봉되는 주말의 총 흥행수입과 비교했다. 그리고 양자 간에 밀접한 상관관계가 있다는 결론에 이르렀다.

위키피디아를 이용해 대중적 관심을 측정하는 방식은 여러 모로 일리가 있다. 그 사이트가 잠재적인 관객이 한 영화를 조사하는 출발점이 될 수 있기 때문이다. 연구팀은 이미 개봉된 영화에 그 모델을 적용해 정확도를 평가했다.

모델은 ‘인셉션(Inception)’ ‘이상한 나라의 앨리스(Alice in Wonderland)’ ‘토이스토리 3’ ‘아이언맨 2’의 성공을 정확히 예측할 수 있었다. 그러나 ‘애니멀 킹덤(Animal Kingdom)’ 또는 ‘네버 렛 미 고(Never Let Me Go)’의 흥행실패는 정확히 판단하지 못했다. ‘네버 렛 미 고’는 가즈오 이시구로의 소설을 각색한 영화다.

연구팀에 따르면 이 모델은 영화 6편의 총 흥행수입을 실제 수입의 1% 오차 범위 내에서 예측해냈다. 23편에서 90%의 정확도를 보였고, 70편에서 70% 이상 근접했다. 종합적으로 77%의 예측 정확도를 나타냈다. 현재 마케팅 업체들이 사용하는 모델들보다 훨씬 높은 비율이라고 연구팀은 말한다. 기존 모델들의 정확도는 57% 안팎이다.

이론상 흥행실적과 기타 사회적 이벤트의 예측에 온라인 데이터를 사용할 수 있다. 위키 편집에는 어느 정도 노력이 필요하다. 따라서 마케팅 업체들의 영향을 받을 수 있는 트위터 활동보다 더 정확한 척도다. 옥스퍼드대 옥스퍼드 인터넷 연구소의 타하 야세리의 말이다.

야세리는 한 보고서에서 이렇게 말했다. “우리는 사회적으로 생성된 온라인 데이터를 이용해 인간의 미래 행동에 관해 많은 부분을 예측하는 방식을 증명할 수 있었다. 위키피디아 기반 모델은 트위터에 비해 단순하다. 그럼에도 불구하고 그 예측력은 위키피디아의 영화 관련 페이지 편집자 중 다수가 열성적인 영화 팬들이라는 사실에서 비롯된다. 그들은 영화가 개봉되기 오래 전에 관련 자료를 수집하고 편집한다.”

연구팀의 다음 단계는 아직 개봉되지 않은 영화를 대상으로 그 모델을 테스트하는 과정이다. 논란 같은 다른 변수들을 포함해 한층 더 세련되게 손질하면 정확도를 더 높일 수 있다. 이 연구는 학술지 플로스원에 발표됐다.