53%
등장인물이 가장 많은 사분위에서 대사가 한 번뿐인 인물
가장 적은 사분위에서는 26%였습니다.
제작된 시나리오 연구
제작된 장편 시나리오에서 대사가 얼마나 넓게 나뉘는지 살펴보세요. 대사가 있는 인물 수, 가장 많이 말하는 인물의 비중, 대사 줄과 지문 줄의 균형을 비교합니다.
출처: The PreList Industry Intelligence(2026), 《The Anatomy of a Produced Screenplay》
감지된 인물 이름에는 주요 배역뿐 아니라 대사가 짧은 단역도 포함됩니다. 이 지표의 유효 표본은 쪽수보다 작습니다.
전체 유효 시나리오 · 유효 시나리오 233편
감지된 화자
가장 높은 막대의 시나리오 수: 56
| 구간 | 시나리오 수 |
|---|---|
| 0~10 미만 | 3 |
| 10~20 미만 | 16 |
| 20~30 미만 | 34 |
| 30~40 미만 | 55 |
| 40~50 미만 | 56 |
| 50~60 미만 | 30 |
| 60~70 미만 | 15 |
| 70~80 미만 | 11 |
| 80~90 미만 | 6 |
| 90~100 미만 | 3 |
| 100~110 미만 | 1 |
| 110 or more | 3 |
장르를 선택하면 그 중앙값과 가운데 절반을 전체 유효 표본과 비교할 수 있습니다.
인물 수는 인물 소개를 다듬는 수정 계획에, 가장 많이 말하는 인물의 비중은 누가 대화를 이끄는지 점검하는 데 쓰세요. 비중이 큰 것은 주인공이나 독백의 의도 그 자체일 수 있습니다. 효과가 있는지는 숫자가 정하지 않습니다.
2000~2026년에 제작된 장편 시나리오. 유효 표본은 지표마다 다릅니다. 장르 그룹은 발행처의 분류를 따릅니다. 선별된 제작 시나리오이며, 스펙 시나리오의 대표 표본이나 품질의 척도가 아닙니다.
Inkwell은 공개된 집계값을 추출해 이 비교와 차트를 만들었습니다. 원본 시나리오 파일을 다시 측정하지는 않았습니다.
버전이 관리되는 출처 · 측정 정의 · CC BY 4.0
측정값, 출처 표기, 출처 메모 다운로드(JSON, 영어)페이지에서 직접 해 보기
긴 대사 몇 개가 한 장면 대사의 큰 부분을 차지할 수 있습니다. 대사 횟수에서의 비중과 단어에서의 비중을 비교한 뒤, 그 차이를 바탕으로 고쳐 쓰기를 어디서 시작할지 정하세요.
표본의 대사를 합치면 영어 23단어보다 긴 대사가 대사 횟수의 9.5%, 단어의 34.6%를 차지합니다. 대사를 다듬을 때는 이런 긴 대사에 전술의 변화나 새로운 정보가 있는지 살펴보세요. 길이만으로는 잘라 낼 이유가 되지 않습니다.
영화별로 보면 이 기준을 넘는 단어 비율의 가운데 80%는 17.2%~47.8%이고, 중앙값은 31.8%입니다. 이는 표본 영화들 사이의 차이일 뿐, 여러분의 시나리오에 권장하는 범위가 아닙니다.
Cornell에서 만든 이 수치 데이터에는 영화 617편에 걸친, 단어가 있는 표본 발화 304,439건이 담겨 있으며, 단어가 없는 274행은 제외했습니다. 아래 Cornell 섹션은 같은 코퍼스에서 주고받기와 크레디트 인물을 살펴봅니다. 이는 표본 발화이지 완성된 시나리오가 아닙니다. 단어 수는 영어 원문을 띄어쓰기 기준으로 센 것으로, 한국어 어절 수와는 다릅니다. 기준값은 포함하지 않습니다. 「23단어보다 긴」은 24단어부터입니다.
합쳐서 세면 표본 대사나 단어가 많은 영화에 더 큰 가중치가 실립니다. 영화별 같은 가중치는 각 영화 안의 비율을 평균합니다. 영화 백분위수는 선형 보간을 씁니다. 어느 쪽도 연기 시간이나 글의 질을 측정하지 않습니다.
측정값과 방법 내려받기(JSON, 영어)다음으로 주고받기가 어떻게 전개되는지 또는 누가 대사를 이끄는지 살펴보세요.
페이지에서 직접 해 보기
분모가 바뀌어서 비율이 바뀔 수도 있습니다. 대사 비율을 고쳐 쓰기 메모로 삼기 전에 같은 발췌문을 세 가지 방식으로 세어 비교해 보세요.
라벨을 명확히 단 오리지널 발췌문
| 세는 단위 | 대사 / 전체 | 비율 |
|---|---|---|
| 어절 | 13 / 24 | 54.2% |
| 단락 | 2 / 3 | 66.7% |
| 빈 줄이 아닌 줄 | 2 / 5 | 40.0% |
지문 줄을 합쳐도 어절과 장면은 그대로입니다. 줄을 기준으로 한 비율만 바뀝니다. 두 「대사 비율」을 비교하기 전에 각각 무엇을 세는지 확인하세요.
어절은 띄어쓰기로 구분한 단위입니다. 라벨이 붙은 블록 하나가 한 단락이고, 줄은 브라우저의 시각적 줄바꿈이 아니라 명시적으로 쓴 빈 줄이 아닌 텍스트 줄입니다. 장면 제목과 인물 이름은 이 예에서 제외했습니다.
대사 대 나머지 텍스트의 비가 3:2라면 대사 비율은 3 ÷ (3 + 2) = 60%이지, 150%가 아닙니다. 이 수치는 이 발췌문을 설명할 뿐, 이상적인 비율이 아닙니다.
가장 강한 신호
등장인물의 가장자리를 직접 측정했습니다. 대사가 한 번뿐인 인물, 다섯 번 이하인 인물, 대사가 있는 장면 하나에만 나오는 인물입니다. 세 가지 모두 등장인물이 늘어날수록 훨씬 흔해집니다.
가장자리에 있는 인물
등장인물이 가장 적은 사분위와 가장 많은 사분위에서 각 정의에 해당하는 말하는 인물 비율의 중앙값.
중앙값 인물의 대사 횟수는 등장인물이 가장 적은 사분위에서 5회, 가장 많은 사분위에서 1회입니다.
53%
가장 적은 사분위에서는 26%였습니다.
79%
가장 적은 사분위에서는 53%였습니다.
69%
가장 적은 사분위에서는 47%였습니다.
이 패턴은 극단적인 경우뿐 아니라 표본 전체에서 나타납니다. 등장인물이 많을수록 대사 한 번, 몇 번, 한 장면뿐인 인물의 비율이 높아집니다.
전체 등장인물과 대화의 중심
등장인물이 가장 적은 사분위에서 중앙값 시나리오에는 서로 다른 말하는 인물이 27명 있고 실효 중심은 5.1명입니다. 가장 많은 사분위에서는 전체 인물이 90명으로 늘지만 실효 중심은 약 8.0명에 그칩니다.
등장인물 수와 화자의 중심
시나리오를 말하는 인물 수의 사분위로 묶었습니다. 옅은 막대는 서로 다른 말하는 인물 수의 중앙값이고, 진한 막대는 대사 횟수가 얼마나 고르지 않게 나뉘는지를 반영한 실효 화자 수입니다.
등장인물 1사분위
n=256
전체 27 · 실효 5.1
등장인물 2사분위
n=258
전체 41 · 실효 6.3
등장인물 3사분위
n=237
전체 55 · 실효 6.5
등장인물 4사분위
n=243
전체 90 · 실효 8.0
| 사분위 | 시나리오 | 전체 인원 중앙값 | 실효 화자 수 중앙값 | 실효 비율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 256 | 27 | 5.1 | 20.4% |
| 2 | 258 | 41 | 6.3 | 15.5% |
| 3 | 237 | 55 | 6.5 | 11.7% |
| 4 | 243 | 90 | 8.0 | 8.2% |
실효 화자 수는 대사 부담의 불균형을 보이게 만들 뿐입니다. 대사가 고르게 나뉘면 전체 인원과 같아지고, 소수의 인물이 대사를 독차지할수록 작아집니다.
대사를 이끄는 사람
가장 자주 말하는 인물이 맡는 대사는 중앙값 30.6%, 상위 3명은 58.6%입니다. 이 집중 때문에 긴 등장인물 목록도 반복되는 작은 대화를 중심으로 짜인 이야기처럼 읽힐 수 있습니다.
각 시나리오에서 가장 자주 말하는 인물들이 맡은 대사 횟수 비중의 중앙값.
장면의 모양
각 시나리오에 같은 가중치를 주면 대사가 있는 장면 가운데 약 26%는 말하는 인물이 한 명, 37%는 정확히 두 명, 37%는 세 명 이상입니다. 하나의 전체를 세 부분으로 나눈 비중이므로 합계는 대략 100%입니다.
화자 1명
26%
화자 2명
37%
3명 이상
37%
두 번째 코퍼스 · Cornell Movie-Dialogs
Cornell Movie-Dialogs Corpus(영화 617편, 단어가 있는 발화 304,439건, 3,210,011단어)를 위의 시나리오와 같은 방식, 즉 영화마다 같은 가중치로 한 편씩 측정했습니다. 중앙값 영화의 발화 중앙값은 7단어로, 중앙값 시나리오의 대사 1회 중앙값(7)과 같습니다. 가운데 80%의 영화는 5~9단어 사이에 있습니다.
7단어
90번째 백분위수는 23단어입니다. 표본의 대사 대부분은 짧습니다.
24%
이런 긴 발화는 표본의 5.4%에 불과하지만, 영화마다 같은 가중치를 주면 단어의 22%를 차지합니다.
36%
짧은 것이 보통이고, 단어가 몰려 있는 곳은 긴 대사입니다.
주고받기의 안쪽
Cornell에는 대화 83,097건이 기록되어 있고, 각각은 두 인물 사이의 대사가 순서대로 이어진 것입니다. 주고받기의 중앙값은 3회(평균 3.7회, 최장 89회)이고, 46%는 정확히 2회이며, 여러 번 오가는 주고받기의 99%는 화자가 엄격하게 번갈아 바뀝니다. 주고받기의 중앙값은 26단어이고, 열 건 중 한 건은 82단어를 넘습니다.
57%
전형적인 주고받기에서는 대사 하나가 단어의 절반 이상을 차지합니다.
48%
주고받기의 거의 절반은 한 인물이 말하고 다른 인물이 받는 형태입니다.
대사 3회
작가가 고쳐 쓰는 단위에서 본 집중도입니다. 시나리오 전체가 아니라 주고받기를 봅니다.
두 인물에게 붙은 성별 조합별 주고받기 비중. 두 인물 모두 라벨이 있는 52,038건(주고받기의 63%, 단어의 66%)을 대상으로 합니다.
| 조합 | 라벨이 있는 주고받기 중 비율 | 해당 단어 중 비율 |
|---|---|---|
| 여성 두 명 | 6.0% | 5.8% |
| 여성과 남성 | 49.2% | 48.5% |
| 남성 두 명 | 44.8% | 45.7% |
크레디트 순위와 표기된 성별
이 코퍼스는 인물 9,035명 가운데 3,015명에게 성별을, 2,679명에게 크레디트 순위를 붙였습니다. 둘 다 제작자가 출연진 목록에서 가져온 것으로, 각각 등장인물의 약 3분의 1에 해당하는 두 집단입니다. 성별 라벨이 있는 인물은 코퍼스 단어의 79%를, 크레디트 순위가 있는 인물은 70%를 말합니다. 따라서 아래 내용은 주요 출연진을 설명하며, 각 수치가 어느 집단에 근거하는지 밝혀 둡니다.
크레디트 순위별 단어 수
크레디트 순위가 있는 인물이 말한 전체 단어 가운데, 영화 크레디트에서의 위치별로 묶은 비중입니다. 각 막대는 전체에서 그 비중을 나타냅니다. 오른쪽 열은 해당 집단의 인물 한 명이 말하는 단어 수의 중앙값과, 집단의 단어 가운데 여성이 말한 비율입니다.
크레디트 1순위
n=497
단어의 35% · 중앙값 1,431 · 여성 17%
2순위
n=443
단어의 22% · 중앙값 906 · 여성 47%
3순위
n=352
단어의 12% · 중앙값 650 · 여성 32%
4~5순위
n=479
단어의 12% · 중앙값 483 · 여성 26%
6순위 이하
n=908
단어의 19% · 중앙값 337 · 여성 29%
| 크레디트 순위 | 인물 | 순위가 있는 단어 중 비율 | 인물당 단어 수 중앙값 | 집단 단어 중 여성의 비율 |
|---|---|---|---|---|
| 크레디트 1순위 | 497 | 35.4% | 1,431 | 16.9% |
| 2순위 | 443 | 21.6% | 906 | 47.0% |
| 3순위 | 352 | 12.1% | 650 | 31.5% |
| 4~5순위 | 479 | 12.4% | 483 | 26.1% |
| 6순위 이하 | 908 | 18.6% | 337 | 29.4% |
라벨이 있는 인물 가운데 여성은 출연진의 32%이고 단어의 28%를 말합니다. 두 라벨이 모두 있는 영화 519편에서 중앙값 영화는 라벨이 있는 단어의 27%를 여성에게 주며, 여성이 과반을 말하는 영화는 17%입니다. 크레디트 1순위 인물 497명 가운데 89명이 여성이고, 크레디트 1순위 여성은 자기 영화에서 라벨이 있는 단어의 중앙값 36%를, 크레디트 1순위 남성은 40%를 맡습니다.
28%
라벨이 있는 단어 중 여성의 비율
27%
중앙값 영화: 여성의 비율
17%
여성이 과반을 말하는 영화
18%
크레디트 1순위 중 여성
내 원고와 비교하기
무료 대사 균형 도구가 Fountain 또는 Final Draft 시나리오를 분석합니다. 누가 대사를 이끄는지, 실효 화자 수, 장면 구성을 보여 줍니다.
데이터 소개
이 분석은 Aveek Saha가 Zenodo에 CC BY 4.0로 공개한 Movie Script Database — IMSDb tagged archive을(를) 사용합니다. 태그가 달린 파일 1,088개 가운데 여기서 쓴 대사와 장면 기준을 충족한 것은 994개입니다.
재현, 주고받기, 크레디트 인물 섹션은 Cristian Danescu-Niculescu-Mizil and Lillian Lee의 공식 Cornell Movie-Dialogs Corpus를 사용합니다. 영화 617편, 인물 9,035명, 발화 304,713건, 대화 83,097건입니다.
이것은 코퍼스에 대한 설명이지 시나리오 규칙이 아닙니다. 두 아카이브 모두 편의 표본이고, IMSDb 판독도 완벽하지 않습니다. 분포는 막연한 구조적 질문을 구체적으로 만드는 데 쓰세요. 원고를 평균에 맞추는 데 쓰는 것이 아닙니다.
대사 1회는 인물 이름 아래에 있는 발화 한 덩어리입니다. 실효 화자 수는 한두 번만 말하는 인물보다 자주 말하는 목소리에 더 큰 가중치를 두고, 그 집중도를 같은 분포를 만드는 고르게 말하는 화자의 수로 나타냅니다.
IMSDb 분석은 2026년 8월 21일, Cornell 분석은 2026년 9월 18일에 마지막으로 실행했습니다.
Plot은 시나리오 구조, 수정 이력, 에이전트형 글쓰기 도구를 하나의 작업 공간에 모읍니다.