從網路口碑看電影票房　解析2017賣座電影背後的秘密

文／網路溫度計

2017年是台灣票房透明化後，第一個公開完整資訊的年份。據國家電影中心公告電影票房資訊統計：2017年上映之電影票房達到百億的銷售金額、4千萬張以上的銷售票數。同時，台灣市場也經常被好萊塢當作電影市場預估的選擇，能夠全球搶先上映就是為了觀察票房反應。

鬼片、音樂歌舞、傳記、戰爭片最具潛力

如果將2017年度在台上映的電影列表，挑選出票房突破100萬共計279部的作品分門別類，會發現台灣人最常進戲院觀看的電影類別分別是動作、劇情、冒險、科幻、驚悚、喜劇等六大類，去年度的累計票房均突破10億，其中又以動作片最高，累計票房超過50億，顯見為民眾進戲院時選擇的主流。雖然其它類型的電影票房不及10億。不過以鬼片、音樂歌舞、傳記、戰爭片等類型的電影來說，平均單部金額高於全體平均0.36億的表現，觀影族群進戲院觀看的意願高，民眾願意用台幣支持自己喜愛的作品，成為在台灣電影市場中也相當有潛力的一部分。（延伸閱讀：百大口碑 鬼片排行榜）

▲2017年賣座電影網路大數據解密。（圖／網路溫度計）

▲台灣鬼片《紅衣小女孩》。（圖／威視提供）

票房1~2億　每1筆聲量約可帶來1萬元票房

進一步分析年度賣座電影「票房」與「網路討論度」的相關性，截至107年底累計票房前30名的電影平均銷售額大於2億，而網路聲量平均為1.7萬筆，再細看個別的銷售金額與網路聲量，歸納出當累計票房介於1至2億時，網路上討論該作品的1筆聲量大致可以帶來1萬元票房，不過當票房大於2億元時，網路聲量能夠推升銷售金額的現象便逐漸遞減。可見我們平常在決定要看哪部電影時，都受到相當程度的網路影響，網友觀影後在網路上留下的正負面口碑，絕對影響了觀眾進戲院觀影的意願。

▲2017年賣座電影網路大數據解密。（圖／網路溫度計）

上映首周最重要 劇情、卡司、評價網路聲量變化　決定電影是否賣座

至於一部電影從上映前的宣傳階段到上映後帶來的話題，網友究竟都喜歡在網路上討論些什麼呢？以卡司、製作團隊、背景設定、宣傳活動、評價、觀影行為、劇情、角色等八個主要面向來看，整體來說網友的討論都圍繞在卡司、劇情，以及對該部電影的評價上。通常官方發布預告片之後，網路上的聲量也會跟著快速攀升，直到上映後兩個月都會有持續不斷的討論。

其中，若觀察賣座電影首周上映後的網路聲量變化，首波觀眾評價是後續口碑是否能延續的關鍵之一，上映首周劇情、卡司、評價的網路聲量增加幅度，決定了該部電影賣不賣座，如果在上映後討論的話題無法在網路上順利延伸，也很難創下亮眼的票房。

▲2017年賣座電影網路大數據解密。（圖／網路溫度計）

▲電影《我和我的冠軍女兒》。（圖／車庫娛樂提供）

總結來說，從電影網路大數據可以發現，我們在選擇要看哪部電影時有很大部分會受到網路的影響，就像當今普遍民眾的消費習慣，做出購買行為前會習慣先上網查看網友評價，成為最後是否要購買的參考依據。只不過在電影市場中，網路資訊扮演著更為主動的角色，透過網友的討論或其他方式不斷出現在我們眼前，留下深刻印象，當我們周末突然心血來潮想去看場電影放鬆一下，卻還不知道要看什麼的時候，那些近期在網路上被討論最熱烈的電影，就成為多數人最後的選擇了。

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精彩原文詳見：我們會被怎樣的電影吸引進戲院？解析2017賣座電影背後的秘密

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分析說明：本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，統計時間範圍為2017年01月01日至2017年12月31日，共一年。

●研究對象：針對2017在台上映，1月1日至12月31日票房破100萬的電影作為分析範圍，共279部。

●資料來源：每年累積3.5億則以上文章的網路數據庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

●分析工具

1.《KEYPO大數據關鍵引擎》：使用斷字切詞（Word Segmentation）、語意分析（Semantic Analysis） 、即時情緒分析（Real-Time Sentiment Analysis）等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量（註1），並區分各大討論區塊文章，計算社群互動數 （註2） 。

*註1 網路聲量：網路討論或新聞則數，包含主文與留言。
●主文與留言則數為計算的最小單位。
●主文標題若提及分析對象，該文章下之留言也算是討論聲量。
●若僅有留言提及，則僅計算提及之留言則數。

*註2 社群互動數：對FB、Youtube貼文按讚（或心情數）、留言數、分享數總和。
●計算單位為與貼文的互動次數。
●用戶接收到貼文並進行互動，則視為願意主動與社群交流的行為。