論文の概要: Empirical Evidence on Genre-Time Correlation in Box-Office Success Using Exploratory Data Analysis and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13689v1
• Date: Thu, 07 May 2026 20:07:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 00:46:12.886419
• Title: Empirical Evidence on Genre-Time Correlation in Box-Office Success Using Exploratory Data Analysis and Machine Learning
• Title（参考訳）: 探索的データ分析と機械学習を用いたボックス・オフィス成功の時間相関に関する実証的証拠
• Abstract要約: 本研究では,映画ジャンルと公開時期の相関関係を商業的成功の予測因子として検討した。 トップ200のボックスオフィスヒットとトップ100のフロップからなるデータセットは、信頼できる情報源からキュレートされた。 EDAは、特定のジャンルが特定の月における成功または失敗の統計的に重要なパターンを示すことを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The movie industry is one of the fastest-growing global sectors, characterized by high production costs and significant financial risk. Given the capital-intensive nature of filmmaking, accurately predicting box office success is of critical importance for stakeholders ranging from producers to investors. This study investigates the correlation between movie genre and release timing as predictive factors for commercial success. A combined approach involving EDA and supervised machine learning techniques is proposed to assess this relationship. The dataset, comprising the top 200 box office hits and the top 100 flops, was curated from reliable sources, including IMDb, Box Office Mojo, The Numbers, and Wikipedia. EDA revealed that specific genres show statistically significant patterns of success or failure in particular months. For instance, animated and superhero movies achieved their peak success rates in June and July (28% and 29%, respectively), while thrillers and romance genres showed higher hit rates in November. Conversely, the flop dataset showed genres like action and comedy more frequently underperforming in March, April, and August. To validate these findings, multiple regression-based machine learning models were applied using both cross-validation and percentage-split methods. Algorithms such as LWT, Multilayer Perceptron, Random Tree, and Decision Stamp demonstrated high predictive accuracy, reinforcing the hypothesis of genre-time dependency. The results consistently indicated a strong correlation between release month and genre performance, providing valuable insight for strategic planning in content production and release scheduling. This study highlights the growing need to apply data analytics in the media industry, like other data-driven domains, for risk mitigation and optimized decision-making.
• Abstract（参考訳）: 映画産業は、高い生産コストと重大な財政的リスクを特徴とする、急速に成長するグローバルセクターの1つである。 映画製作の資本集約性を考えると、生産者から投資家まで幅広い利害関係者にとって、正確に興行成功を予測することが重要である。 本研究では,映画ジャンルと公開時期の相関関係を商業的成功の予測因子として検討した。 この関係を評価するために,EDAと教師付き機械学習技術を組み合わせた手法を提案する。 トップ200のボックスオフィスヒットとトップ100のフロップからなるデータセットは、IMDb、Box Office Mojo、The Numbers、Wikipediaなどの信頼できる情報源からキュレーションされた。 EDAは、特定のジャンルが特定の月における成功または失敗の統計的に重要なパターンを示すことを明らかにした。 例えば、アニメーション映画とスーパーヒーロー映画は6月と7月(それぞれ28%と29%)、スリラー映画とロマンス映画は11月に最高ヒットを記録した。 逆に、Flopデータセットは3月、4月、8月にアクションやコメディなどのジャンルが過小評価されている。 これらの結果を検証するために、クロスバリデーション法とパーセンテージスプリット法の両方を用いて複数の回帰ベース機械学習モデルを適用した。 LWT、Multilayer Perceptron、Random Tree、Decision Stampといったアルゴリズムは、ジャンル時間依存性の仮説を補強し、高い予測精度を示した。 結果は、リリース月とジャンルのパフォーマンスの間に強い相関関係を示しており、コンテンツ制作とリリーススケジュールにおける戦略的計画に価値ある洞察を与えている。 この研究は、リスク軽減と最適化された意思決定のために、他のデータ駆動ドメインのように、メディア業界にデータ分析を適用する必要性が高まっていることを強調します。

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