- 参考にしたブログや記事
- タイタニックのレベチとアバターの台頭
- アベンジャーズの歴史的瞬間
- 意外なワイスピ7 と実写化ライオンキング
- 映画業界の市場規模拡大の様子
- 一番めんどくさかったのは手動データ収集
- 分析コード
- 終わりに
こんにちは！
はまをです。
よく見かける、ぬるぬる動く棒グラフをずっと作ってみたいと思っていました。
そこでサクッとググった結果、以下のブログや記事を参考に、
1977年から2020年までの、全世界の映画興行収入ランキングトップ10の推移を可視化しました。
本記事では、Pythonで簡単に動く棒グラフの作り方がわかります。
なお、ぬるぬる動く棒グラフは、Bar Chart Raceというようです。
まずは、このグラフの読み方について考察します。
ずっとやりたかった、歴代の映画トップ10推移
— hamawwo (@hamawwo) January 23, 2021
・タイタニックのレベチとアバターの台頭
・アベンジャーズの歴史的瞬間
・意外なワイスピ7 と実写化ライオンキング
映画業界の市場規模拡大の様子
一番めんどくさかったのは手動データ収集#Avengers #AvengersEndGame #Mojo #Python #barchartrace pic.twitter.com/ZYXaKlXfWd
参考にしたブログや記事
・pythonでbar chart race
・Bar Chart Race
・Creating Bar Chart Race Animation with Python
タイタニックのレベチとアバターの台頭
データ取得を開始した1977年から、まずはスターウォーズシリーズ、E.Tが強い時代でした。
その後、ホームアローン、アラジンが現れた直後、
ジュラシックパークが襲来し２位と約2.5倍の差をつけてのトップに躍り出ます。
さらにその直後にライオンキングも僅差で２位に浮上し、２強の時代になります。
しかし、1997年、タイタニック現る。
タイタニックが２位のジュラシックパークの２倍以上でトップになりました。
その後、１２年間トップの座に君臨し続けました。
３D映画元年とされる2009年。ついにタイタニックを抜き去ったのが
アバターです。
アベンジャーズの歴史的瞬間
2009年から10年間、どの映画もアバター、タイタニックの2大巨頭にはかないませんでした。
スターウォーズエピソード７、ジュラシックワールドも叶いません。
しかし、2019年。
アベンジャーズエンドゲーム。
歴代興行収入トップになりました。
私はエンドゲームが公開されて以来、この歴史的快挙を日々更新していく様を日々ウォッチしており、
それはそれは喜びました。
意外なワイスピ7 と実写化ライオンキング
さて、ここで2020年の興行収入トップ10を切り取ってみてみます。
マーベルシリーズ、アバター、タイタニック、スターウォーズシリーズ、ジュラシックワールド、アナ雪と、
おなじみの超有名作品が名を連ねる中に
７位のライオンキング（実写版）、９位のワイルド・スピード SKY MISSION（Furious 7）があります。
これは意外ではないでしょうか。
いったい、なぜでしょうか。
ええ、わかりません。笑
考察が薄くて申し訳ありません。
ただいずれの作品も、世界的に有名であることはわかります。
私は鑑賞したことがありませんが、ワイスピシリーズは全８作ほどありますし、
ライオンキングはおなじみネズミーランドの重鎮で、
私の大好きなハンスジマーさんがアカデミー作曲賞を受賞したり、ミュージカルになったりしています。
しかし、この興行収入の額が思いのほか高かったことに驚きました。
映画業界の市場規模拡大の様子
データ取得を開始した1977年から、2020年までに映画業界の市場が拡大していく様子が見て取れます。
５年ごとに、興行収入トップ10を合計したものを以下に示します。
棒グラフが年々高くなっていく様子と、その上がり方がやや落ち着いていく様子が見て取れます。
特に、トップ１が入れ替わった1997年タイタニック、2015年アベンジャーズ1作目ではグンんと棒グラフが高くなっており、
歴史的瞬間は10年ごとに起きていることが分かります。
2001年～2005年でもグンと上がっていますが、
ハリポタシリーズ、ロードオブザリングシリーズ、スターウォーズエピソード1からシリーズがけん引しています。
やはりシリーズものは稼ぎ頭になるようですね。
アベンジャーズエンドゲーム以降、MCU（マーベルシリーズ）以外の新たなシリーズものが出ることを期待します。
一番めんどくさかったのは手動データ収集
今回の動画はPyhtonで作りましたが、作っているもの自体はシンプルですし、パッケージを利用しつつブログや記事を参考にしたので、
そんなに難しいものではありません。
むしろ一番面倒だったのは、全世界興行収入のデータを集めることでした。
データ収集は、Webスクレイピングでスマートに収集したかったのですが、
権利関係で不安に思ったので、手動で以下の「Box Office Mojo by IMDbPro」のホームページから一つ一つコピペしました。
1977年から2020年までの44年分、各年のページに行きコピペします。
前処理８割という、データ分析の構造的課題が体験できました。
できればここにデータをtxtとかにして貼付けたかったのですが、はてなブログで折り畳みの記事を書くのが若干面倒だったので、いつかできたら追加してみます。
分析コード
環境はGoogleのColabを利用し、
Bar chart raceというパッケージがあるので、こちらを利用しました。
コードは以下を参照ください。笑
丁寧に解説されているので、とってもありがたいです。
終わりに
いかがだったでしょうか。
趣味を題材にすることで、データ分析やプログラムのモチベーションが上がります。
いつかやりたいことは、私の映画レビューを学習させて、私自身が「どんな感情になりたいか」に答えるためにどの映画を見るべきかレコメンドしてくれるものの開発です。
ただこれを開発して私最適な映画を見れるようになることと、
とりあえず新しいものを見るミーハーでいることは、
若干相反するものになってしまうのかなと危惧します。
まぁいつの日になるのやら、ですね。
はまを
