스마트미디어저널 (Smart Media Journal)

  • 제12권6호
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  • Pages.27-34
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  • 2023
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  • 2287-1322(pISSN)
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  • 2288-9671(eISSN)
한국스마트미디어학회 (THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA)
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사용자 경험과 서비스 평가의 변화에 관한 연구 - 넷플릭스 앱 리뷰 토픽 모델링을 통해

A study of changes in user experience and service evaluation - Topic modeling of Netflix app reviews

  • 유선영 (계명대학교 경영정보학과 ) ;
  • 노미진 (계명대학교 디지털경영학부 경영빅데이터전공) ;
  • 김양석 (계명대학교 디지털경영학부 경영정보학전공) ;
  • 한무명초 (동국대학교 와이즈 캠퍼스 교양융합교육원)
  • 투고 : 2023.06.26
  • 심사 : 2023.07.24
  • 발행 : 2023.07.31
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초록

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

As Netflix usage has increased due to the COVID-19 pandemic, users' experiences with the service have also increased. Therefore, this study aims to conduct topic modeling analysis based on Netflix review data to explore the changes in Netflix user experience and service before and after the COVID-19 pandemic. We collected Netflix app review data from the Google Play Store using the Google Play Scraper library, and used topic modeling to examine keyword differences between app reviews before and after the pandemic. The analysis revealed four main topics: Netflix app features, Netflix content, Netflix service usage, and Netflix overall reviews. After the pandemic, when user experience increased, users tended to use more diverse and detailed keywords in their reviews. By using Netflix review data to analyze users' opinions, this study shows the changes in user experience of Netflix services before and after the pandemic, which can be used as a guide to strengthen competitiveness in the competitive OTT market.

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참고문헌

  1. 코로나19: 전 세계 봉쇄조치로 넷플릭스 가입자 1600만명 늘어(2020) https://www.bbc.com/korean/international-52378213 (accessed Apr., 6, 2023). 
  2. 최혜선, 김승인, "국내외 OTT 서비스의 사용자 경험 연구-넷플릭스와 왓챠, 웨이브를 중심으로," 디지털융복합연구, 제18권, 제4호, 425-431쪽, 2020년 1월 
  3. 손보람, 최종훈, "OTT 서비스의 콘텐츠 추천 기능 사용자경험 개선 연구-넷플릭스 (Netflix)와 왓챠(Watcha)를 중심으로," 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집, 309-310쪽, 상명대학교, 대한민국, 2019년 5월 
  4. 김지현, 하희정, 김서희, 정영욱, "OTT 서비스 콘텐츠 추천 사용자 경험 분석-넷플릭스 사례를 중심으로," Journal of Integrated Design Research, 제20권, 제2호, 73-87쪽, 2021년 6월  https://doi.org/10.21195/JIDR.2021.20.2.005
  5. 김옥경, 윤재영, "모바일 쇼핑의 챗봇 (음성 기반/메신저 기반) 과 앱 서비스의 사용자 경험에 관한 융합적 연구," 한국과학예술융합학회, 제37권, 제2호, 47-59쪽, 2019년 3월  https://doi.org/10.17548/ksaf.2019.03.30.47
  6. 최새솔, 연승준, "앱 리뷰 분석을 통한 국내 OTT 서비스 만족 요인 분석: 넷플릭스와 웨이브 사례 비교," 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집, 373-374쪽, 호텔 인터시티(대전), 대한민국, 2021년8월 
  7. Baeza-Yates, Ricardo, and Berthier Ribeiro-Neto, Modern information retrieval, New York: ACMpress, 1999. 
  8. Han, Jiawei, Jian Pei, Hanghang Tong, Data mining: concepts and techniques, Morgan kaufmann; 4th edition, 2022. 
  9. Calheiros, Ana Catarina, Sergio Moro, Paulo Rita. "Sentiment classification of consumer-generated online reviews using topic modeling," J ournal of Hospitality Marketing & Management, vol. 26, no. 7, pp. 675-693, Mar. 2017.  https://doi.org/10.1080/19368623.2017.1310075
  10. Zecevic, M., Mijatovic, D., Kos Koklic, M., Zabkar, V., & Gidakovic, P. "User perspectives of diet-tracking apps: reviews content analysis and topic modeling," J ournal of Medical Internet Research, vol. 23, no. 4, Apr. 2021. 
  11. 황성원, 김현석, "패스트푸드점의 무인주문결제 키오스크 사용자 경험 연구," 디지털콘텐츠학회논문지, 제20권, 제8호, 1491-1501쪽, 2019년 8월  https://doi.org/10.9728/dcs.2019.20.8.1491
  12. 고민정, 이상원, "텍스트 마이닝을 활용한 코로나 19 전후 온라인 동영상 서비스 (OTT) 리뷰 비교 분석 연구-정서 중심 대처와 노스탤지어를 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제21권, 제11호, 375-388쪽, 2021년 11월  https://doi.org/10.5392/JKCA.2021.21.11.375
  13. 조호수, 강성안, 류민호, "텍스트마이닝을 활용한 OTT 서비스 리뷰 분석: 로컬 서비스 경쟁우위 확보 방안을 중심으로," 한국통신학회논문지, 제46권 제4호, 722-733쪽, 2021년 4월  https://doi.org/10.7840/kics.2021.46.4.722
  14. 김연성, "코로나 19 (COVID-19) 에 따른 OTT 서비스 관련 언론사 뉴스 기사 비교 분석: 빅카인즈 (Bigkinds) 시스템을 중심으로 (2019 년 Vs. 2020 년)," 기업과혁신연구, 제44권, 제1호, 3-18쪽, 2021년 3월  https://doi.org/10.22778/JCI.2021.44.1.3
  15. 강성안, 김동연, 류민호, "텍스트 마이닝을 이용한 부동산 서비스 앱 리뷰 분석," 정보시스템연구, 제30권, 제4호, 227-245쪽, 2021년 12월 
  16. 신주하, 임희진, 이병주, "국내 복합리조트 서비스 품질에 대한 토픽모델링 및 감성분석," 관광연구저널, 제35권, 제11호, 191-206쪽, 2021년 11월  https://doi.org/10.21298/IJTHR.2021.11.35.11.191
  17. 임명진, 신주현, 김판구, "리뷰의 의미적 토픽 분류를 적용한 감성 분석 모델," 스마트미디어저널, 제9권, 제2호, 6-77쪽, 2020년 1월 
  18. 김태종, "뉴스 빅데이터를 활용한 코로나 19 언론 보도 분석: 토픽모델링 분석을 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제20권, 제5호, 457-466쪽, 2020년 5월 
  19. 조민경, 이병주, "토픽모델링을 통한 국내 대형항공사들의 서비스품질 비교: 트립어드바이저 리뷰를 중심으로," 호텔관광연구, 제23권, 제1호, 152-165쪽, 2021년 2월  https://doi.org/10.31667/jhts.2021.2.86.152
  20. 강경화, "토픽모델링을 통한 북한의 경제정책 동향 분석," 스마트미디어저널, 제9권, 제4호, 44-51쪽, 2020년 1월 
  21. 정성윤, 김남곤, "건설신기술에 대한 토픽 모델링 및 토픽 변화추이 분석," 스마트미디어저널, 제10권, 제4호, 102-110쪽, 2021년 12월 
  22. 모성훈, 이정우, 임철현, 김현재, "토픽 모델링과 네트워크 분석을 활용한 사물주소 도입에 대한 언론보도 분석," 스마트미디어저널, 제9권, 제4호, 제10권, 제2호, 38-47쪽, 2021년 1월 
  23. OTT 이용률 59%, 3년만에 두배로 증가...가입자 1위는 넷플릭스, 만족도 1위는 디즈니플러스(2022) https://www.busan.com/view/busan/view.php?code=2022031714060006684 (accessed Apr., 15, 2023).