社交平台对电影票房影响的数据分析
摘 要：电影作为我国文化产业的中流砥柱，为我国的经济和文化建设做出了巨大的贡献，目前，我国电影行业处于飞速发展的阶段，由于我国电影行业发展趋势好，市场大，需求量高，其他国家纷纷进军中国电影市场，这对国产电影的发展来说是一个挑战。电影行业属于高风险投资行业，如何降低投资风险，保证国产电影实现精品化发展。研究市场中电影票房的影响因素，对票房进行预测分析是十分必要的。通过查询资料，本文介绍了国内外电影不同的票房影响因素，以及使用线性回归分析和BP神经网络模型进行票房预测，分析其准确度，为电影投资者提供参考性意见。
关键词：电影票房； 影响因子； 高风险性；回归分析
一、文献综述
（一）我国电影产业现状
根据统计数据显示，2018年中国电影总票房突破600亿，其中，国产电影票房占比约为62%，创下新高。现阶段电影已经成为了人们生活中重要的娱乐方式之一，凭借不断提升的视觉效果，不断丰富的影片内涵和折射的社会现象，电影不但给观众闲暇的生活中增添一丝趣味和思考，更表现出极大的商业价值。我国电影产业的迅速发展，离不开国家政策的支持。电影监管部门的升格，表明国家在推动行业规范化、道下沉、文化出海等方面有明显的意图，有意将电影推上舆论主阵地的地位[1]。当前，世界电影业表现出全球化与本土化冲突融合并存的状态，尽管好莱坞仍然保持着世界电影业的领军地位，但中国、韩国、印度等国家的新兴电影产业正在快速崛起，国际电影市场权力格局正在发生重构。同时，在移动互联网为代表的新媒体冲击下，电影产业的营销趋于定向和精细[2]，这说明要保证我国电影产业稳定高速发展，提高票房竞争力，研究我国电影票房的影响因素分析票房预测模型，在一定程度上为电影行业规避风险是十分必要的。
（二）电影票房的影响因素
1.国外研究现状
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