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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2022.22.05.001

A Case Study on Text Analysis Using Meal Kit Product Review Data  

Choi, Hyeseon (호서대학교 빅데이터AI학과)
Yeon, Kyupil (호서대학교 빅데이터AI학과)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.22, no.5, 2022 , pp. 1-15 More about this Journal
Abstract
In this study, text analysis was performed on the mealkit product review data to identify factors affecting the evaluation of the mealkit product. The data used for the analysis were collected by scraping 334,498 reviews of mealkit products in Naver shopping site. After preprocessing the text data, wordclouds and sentiment analyses based on word frequency and normalized TF-IDF were performed. Logistic regression model was applied to predict the polarity of reviews on mealkit products. From the logistic regression models derived for each product category, the main factors that caused positive and negative emotions were identified. As a result, it was verified that text analysis can be a useful tool that provides a basis for maximizing positive factors for a specific category, menu, and material and removing negative risk factors when developing a mealkit product.
Keywords
Sentiment Analysis; TF-IDF; Logistic Regression Model; Mealkit; Wordclouds;
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