• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.181-185
• /
• 2022

고객들은 조작된 온라인 리뷰가 범람하는 가운데 진정성과 가치를 지닌 리뷰를 보고자한다. 귀인 이론(Attribution theory)의 관점에서, 사람들은 리뷰어의 과거 평가 이력을 바탕으로 리뷰가 진정성 있는지를 판단하는 경향이 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 리뷰어의 과거 평점 이력이 조작된 리뷰로 인식하는 것에 어떠한 영향을 미치며, 최종적으로 리뷰 유용성이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 제안된 가설을 검증하기 위해 2차 데이터 분석(연구1)과 실험(연구2)을 수행했으며, 두 연구는 일관된 결과를 보여준다. 연구 1은 리뷰어의 과거 평가 이력이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 귀인이론에 근거하면, 사람들은 리뷰를 다른 목적을 가지고 작성되었다고 인식할 경우에 리뷰가 조작되었다고 생각하고, 그 리뷰가 물건이나 서비스의 진정한 가치를 평가하지 않았다고 간주한다. 따라서 해당 리뷰는 유용성이 낮게 평가되는 경향이 있다. 2차 데이터를 분석하기 위해 우리는 Python을 이용한 웹 스크레이퍼를 개발하여 TripAdvisor(TripAdvisor.com)에서 호텔 정보, 리뷰, 리뷰 정보 등의 연구 데이터를 수집하였다. 수집한 890명 리뷰어에 대한 100,621개의 리뷰를 분석하기 위해 음이항 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 평균 평점을 낮게 주는 리뷰어의 경우에 리뷰 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사람들은 극단적인 평점을 거의 주지 않는 리뷰어가 작성한 리뷰가 더 도움이 된다고 평가했다. 연구 2는 리뷰어의 과거 평점 이력을 기준으로 리뷰가 조작되었다고 평가하는 사람들의 인식 프로세스를 실험하였다. 실험 결과, 사람들은 리뷰어의 과거 평점 이력이 평균적으로 평점을 낮게 주는 경우에는 리뷰가 의심스럽다고 판단하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 사람들은 리뷰어가 대부분 극단적인 평점을 주는 이력이 있다면 해당 리뷰어가 작성한 리뷰가 의심스럽다고 판단하는 것으로 나타났다. 연구2는 사람들이 리뷰어의 과거 평점 이력을 바탕으로 리뷰가 조작되었는지 또는 리뷰가 도움이 되는지 판단하는 경향이 있음을 보여준다. 본 연구는 귀인이론을 바탕으로 리뷰어의 과거 평점 이력이 리뷰 조작성에 대한 인식과 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하여, 해당 연구분야에 새로운 관점을 추가한 기여점이 있다.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.45-68
• /
• 2021

온라인 리뷰가 소비자 의사결정에 미치는 영향이 증가함에 따라 리뷰조작에 대한 염려도 증가하고 있다. 리뷰조작은 판매량을 증가시키기 위해, 진실 되지 않은 리뷰를 게시하는 것으로 소비자의 역 선택을 초래하며, 사회 전체에 큰 비용으로 작용한다. 선행연구는 대부분 데이터 마이닝 방법을 통해 리뷰조작을 예측하는 데 초점을 맞추었으며, 소비자 관점의 연구는 상대적으로 제한적이다. 그러나 소비자가 지각한 리뷰의 조작 가능성은 리뷰의 유용성에 영향을 미칠 수 있으므로 허위 여부와 상관없이 온라인 구전 관리에 중요한 시사점을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에는 소비자가 조작되었다고 평가한 리뷰와 일반적인 리뷰 간에 어떠한 차이가 있는지 분석하고, 조작된 것으로 평가된 리뷰와 리뷰 유용성 간의 관계를 분석하였다. 실증분석을 위해 LibraryThing 웹사이트의 온라인 도서 리뷰 34,711개를 다수준 로지스틱 회귀분석과 포아송 회귀분석을 활용하여 분석하였다. 분석결과 소비자가 조작되었다고 지각하는 리뷰와 그렇지 않은 리뷰 간에는 제품 수준, 리뷰어 수준, 리뷰 수준 요인들에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 조작된 리뷰는 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.316-330
• /
• 2020

이 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 하드웨어 제품에 대한 리뷰, 서비스 상품에 대한 리뷰, ICT분야의 하드웨어와 클라우드 서비스가 융합된 형태의 상품을 대상으로 소비자 리뷰를 분석한다. 분석을 위해 각 리뷰의 키워드를 도출하고 토픽 도출에 사용된 단어의 차별성을 찾는다. 마지막으로 전체 리뷰를 대상으로 군집분석을 실시하고 각각의 상품군의 리뷰가 어떤 군집에 속하는지를 검토한다. 이 연구를 통해서 각 상품의 유형별로 특화되어 사용된 핵심어를 도출하였고, 토픽모델링을 사용하여 제품과 서비스의 특성을 표현하는 주제를 도출하였다. 서비스 상품 리뷰에서는 공급자의 우수성을 의미하는 professional, technician과 같은 핵심어를 도출하였고, 융합제품서비스상품으로서 아마존 에코 리뷰에서는 favorite, fine, fun, nice, smart, unlimited, useful 등의 긍정적 의미의 형용사를 도출하였다. 군집분석을 사용하여 전체 리뷰를 분석하였고, 3개의 상품 유형별 리뷰가 배타적으로 서로 다른 각각의 군집에 속하는 결과를 발견하였다. 이 연구는 소비자의 니즈(needs)를 상품의 유형별로 온라인 리뷰를 이용하여 차이점을 분석하였고 실무적으로 상품 유형에 기반한 상품기획과 마케팅 프로모션 차별화의 필요성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.30-40
• /
• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.93-112
• /
• 2011

최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제55권3호
• /
• pp.397-417
• /
• 2021

리뷰 텍스트는 이용자들의 경험과 의견이 구체적으로 담겨있어 이를 분석하면 리뷰 대상에 대한 많은 내용을 파악할 수 있다. 이에 따라 리뷰 텍스트에 대해 감성 분석을 진행하여 음식점의 각 요인에 대한 이용자의 평가 등을 파악하는 연구, 네트워크 분석을 통한 이용자들의 선호를 파악하는 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 음식점 리뷰 텍스트의 별점 기반 만족도가 높은 음식점과 낮은 음식점을 분석대상으로 선정하여 감성 분석과 네트워크 분석을 통합적으로 수행하였다. 서로 다른 두 집단의 리뷰 텍스트에서 나타나는 차이로 음식점의 특성을 파악하여 좋은 음식점의 기준과 음식점 만족도에 영향을 미치는 주요인을 확인하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.108-111
• /
• 2015

아직까지도 도서 구매자의 대다수는 도서를 구매할 시 오프라인 서점을 이용하며, 외부 의견은 도서 구매 결정에 커다란 영향을 마치는 것으로 나타났다. 이에 따라 대표적 외부 의견인 도서의 리뷰를 가공 분석하여 제공하는 모바일 기반의 시스템의 필요성이 대두되었다. 하지만 현재 마켓에 등록된 애플리케이션의 대다수는 도서에 대한 사용자의 리뷰를 제공하지 않거나 분류 분석되지 않은 상태의 리뷰를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 각 도서의 리뷰를 수집하여 리뷰의 긍정 부정적 감정 추이를 분석하고 그 결과를 리뷰 핵심어에 따라 분류된 도서 평가 기준 별로 제공하며 이를 통해 사용자의 도서 구매 결정과 여러 도서간의 도서 선택에 도움을 줄 수 있는 모바일 애플리케이션을 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.261-262
• /
• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 감성과학
• /
• 제25권3호
• /
• pp.63-76
• /
• 2022

본 연구는 소비자가 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 사실적 메시지와 평가적 메시지를 담은 온라인 리뷰를 보았을 때 더 유용하다고 판단하는 리뷰가 무엇인지 탐색하고, 이러한 유용성 평가의 차이에 대한 개인의 분석적 의사결정 성향 수준의 조절효과를 검증하기 위하여 실시되었다. 경험재를 구매하기 전 객관적 정보를 수집하는 소비자의 성향에 근거하여 웹소설의 소비자는 사실적인 온라인 리뷰의 유용성을 더 높이 평가할 것으로 예상하였다. 또한 인지적 성향에 따라 구분되는 의사결정 유형 중 분석적 의사결정자는 정확한 정보를 수집하여 논리적인 판단을 내린다. 따라서 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 온라인 리뷰의 유용성 평가가 높아질 것으로 예상하였다. 실험 1의 결과 사실적인 리뷰를 제시받은 집단이 평가적인 리뷰를 제시받은 집단보다 리뷰의 유용성을 높이 평가하였으며, 실제 웹소설 선택 상황과 유사하게 두 유형의 리뷰를 동시에 제시한 실험 2에서도 리뷰의 유용성 평가에 대한 리뷰 메시지 유형의 주효과가 확인되었다. 또한 실험 2에서는 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 리뷰의 유용성을 높이 평가하는 경향이 드러나 분석적 의사결정 성향 수준의 조절적 역할이 확인되었다. 본 연구는 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 리뷰 메시지 유형 및 소비자의 분석적 의사결정 성향 수준이 소비자의 리뷰 유용성 평가에 영향을 끼친다는 사실을 확인함으로써 웹소설 소비자의 행동 양식을 밝혔다는 이론적, 실무적 의의를 갖는다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.187-201
• /
• 2022

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.