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.
온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정에 중요한 역할을 하기 때문에 소비자의 지각된 리뷰 유용성에 영향을 미치는 리뷰 요인을 확인하는 것이 필요하다. 그러나 온라인 리뷰의 유용성에 대한 대부분의 기존 연구는 주로 리뷰 및 리뷰어 속성과 같은 정량적 요인에 중점을 두고 있다. 최근 연구에서는 리뷰 콘텐츠과 언어 스타일이 소비자의 구매 의사결정에 미치는 영향을 조사했다. 또한, 소비자가 의사결정 과정에서 리뷰를 평가할 때 추가적으로 리뷰 텍스트 속성들을 고려해야 한다고 주장하고 있다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 맥락에서 리뷰 콘텐츠과 언어 스타일이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 추가적으로 리뷰어의 전문성이 리뷰 콘텐츠 및 언어 스타일과 리뷰 유용성 간의 영향관계를 조절하는지 여부를 조사했다. 연구결과 긍정적인 리뷰 콘텐츠는 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치고, 부정적인 리뷰 콘텐츠와 언어적 스타일은 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 리뷰어의 전문성은 부정적인 리뷰 콘텐츠와 언어 스타일이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 완화시키는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 온라인 전자상거래 기업이 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이를 마케팅 전략에 반영하여 기업 매출 성장을 달성하는데 시사점을 제공할 수 있다.
많은 연구에서 온라인 리뷰 유용성에 영향을 미치는 다양한 요인을 발견하였다. 기존 연구에서는 주로 온라인 리뷰와 관련되는 정량적(예: 평점) 및 정서적(예: 감성점수) 요인이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 조사했다. 온라인 리뷰는 제목과 내용을 동시에 포함하고 있지만, 기존 연구는 주로 리뷰 내용에 중점을 두고 있다. 그러나 리뷰 제목을 고려하지 않고 단순히 리뷰 내용만을 고려하면 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 조사할 때 한계가 존재한다. 이에 따라 리뷰 제목과 내용을 모두 고려하는 연구가 주목받고 있지만, 대부분의 연구는 리뷰 유용성에 대한 리뷰 내용과 제목의 영향을 독립적으로 조사하였다. 이는 리뷰 제목과 내용 간의 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 잠재적인 영향을 간과할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 노출 효과 이론을 통해 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 확인하고, 정보 선명성, 리뷰 길이 및 정보원 신뢰성의 역할도 고려하였다. 분석 결과, 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성은 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 정보 선명성과 정보원 신뢰성은 리뷰 유용성에 대한 텍스트 일치성의 부정적인 영향을 완화한다는 것을 발견했다.
자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한 리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차 커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정 편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로 나타났다.
온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
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.
본 연구는 yelp.com에서 2019년 작성된 온라인 음식점 리뷰를 분석하고, 음식점 소비 의사결정 과정에서 온라인 리뷰의 유용성 결정에 영향을 미치는 요인을 탐색한다. 구체적으로 리뷰 유용성에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들을 정교화 가능성 모델에 따라 분류하고, 레스토랑의 가격대에 따라 그 영향이 달라질 것이라고 가정하였다. 2020년 2월 yelp.com에서 제공한 데이터 중, 미국 네바다주에 위치한 Food and Restaurant 카테고리에 속하는 업체들의 온라인 리뷰를 분석 대상으로 하였다. 음이항회귀분석 결과, 리뷰 깊이, 가독성을 포함한 중심단서 및 리뷰 일관성, 리뷰어 인기, 리뷰어 노출을 포함한 주변 단서가 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 음식점의 가격대가 높아질수록 리뷰 유용성에 영향을 미치는 선행요인의 영향이 달라지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 레스토랑 가격이 리뷰의 유용성에 대한 중심 및 주변 단서의 영향을 조절한다는 것을 밝혔으며, 또한 리뷰 플랫폼과 외식업에 가격에 따라 차별화된 리뷰 관리 전략의 필요성에 대한 시사점을 제공한다.
온라인 소비자 리뷰는 만족과 불만족 측면에서 고객 측면의 다양한 정보를 제공한다. 부정적 감정표현은 리뷰 유용성의 잠재적 선행요인이면서, 동시에 잠재 소비자의 태도와 의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 또한, 국가문화는 개인이 세상을 바라보고 행동하는 관점을 제공하기 때문에, 부정적 감정표현은 문화에 따라 차이가 발생할 가능성이 크다. 본 연구는 국가문화와 부정적 감정표현 간의 관계를 인상관리 이론을 기반으로 탐색하고 궁극적으로 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 서울에 위치한 140개 호텔의 리뷰 16,076개를 수집하여 PLS-SEM 방법으로 분석하였다. 분석결과, 권력거리와 남성성 문화 차원은 리뷰어의 부정적 감정표현에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 불확실성회피 및 장기지향은 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 부정적 감정표현은 리뷰 평점을 통제한 상황에서도 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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