• 문화경제연구
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• 제21권2호
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• pp.111-139
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• 2018

이 연구는 인스타그램에 장문의 클래식음악 공연 리뷰를 게시하는 클래식음악 애호가에 주목하여, 공연 리뷰를 작성하는 동기와 목적을 밝히고 리뷰를 매개로 이루어지는 애호가들 사이의 상호 커뮤니케이션을 분석하였다. 분석 자료로는 인스타그램에 리뷰를 게시하는애호가 8인과 진행한 인터뷰를 주로 활용하였으며, 이들이 게시한 리뷰 글도 분석에 포함하였다. 분석 결과, 클래식음악 애호가들이 인스타그램을 애용하는 이유는 인스타그램의 용이성, 익명성, 친밀성의 세 가지 특성(어포던스) 때문인 것으로 파악되었다. 또한 이미지 중심의 인스타그램 운영 방식은 자신이 작성한 공연 리뷰 콘텐츠의 수준에 확신이 없는 애호가들에게 텍스트에 쏠리는 주목과 관심을 회피하는 효과를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 이들은 클래식음악 감상에 적합한 문화자본을 가지지 못했다는 열등감 때문에 인스타그램에 리뷰를 게재하지만, 리뷰를 지속적으로 작성하고 읽는 과정에서 발생하는 애호가들 사이의 상호 학습을 통해 클래식음악 감상에 필요한 문화자본을 축적하고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.171-189
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• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제26권2호
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• pp.23-43
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• 2024

온라인 리뷰는 많은 사람이 생성하고 이를 수용하는 일상화된 구전이 되었다. 온라인 리뷰를 남기는 행위는 소비자가 스스로 해야 하는 일이다. 소비자의 온라인 리뷰 포스팅은 강제성이 없으며, 온전히 소비자의 자발적 의지에 달려 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 리뷰어들이 왜 리뷰를 남기고, 어떠한 형태의 리뷰를 생산하는지 등의 온라인 리뷰 포스팅 동기와 행동 과정을 기술하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 리뷰 포스팅 경험이 있는 소비자 18명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 수집한 인터뷰 자료는 근거이론방법을 활용하여 분석되었으며, 코드 분석결과를 토대로 본 연구는 리뷰 포스팅의 동기요인(상호호혜성, 물질적 보상), 리뷰 브라우징 결정요인(리뷰내용에 대한 신뢰, 리뷰형식에 대한 선호), 그리고 그림자노동(스스로 해야 하는 일, 자발적 데이터 생산, 소비자의 몫)을 제안하였다. 더불어 이들 간의 다이내믹스를 제안하여 리뷰어의 리뷰 생성과 소비의 순환과정을 이론화하였다. 본 연구의 시도와 결과는 온라인 리뷰의 효과성에 집중되었던 기존 연구의 한계를 극복하는 데 학술적 기여가 가능하고, 온라인 리뷰 관리의 필요성이 커지고 있는 플랫폼 기업에 실무적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.41-63
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• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.47-54
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• 2022

사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대 소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각 긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인 이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.787-797
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• 2023

공공기관에서 서비스 로봇, 특히 안내로봇의 사용이 보편화 되며 다양한 곳에서 사람들을 만나고 있다. 그러나 4년이 넘는 시간 동안 사용자가 안내로봇을 만나왔지만, 아직까지 사용자와 안내로봇의 상호작용에 대한 탐구가 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 안내로봇에 대한 사용자 경험을 탐구하고자, 가장 오랜 기간 동안 사용자를 만난 안내로봇인 '큐아이'를 연구 대상으로 선정하여 서비스를 시작한 시점부터 작성된 모든 리뷰를 수집하였다, TF-IDF로 주요 키워드를 확인하고 토픽 모델링을 통해 사용자 경험 요인을 도출하였으며 감성 분석을 통해 사용자 경험 저해 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 안내로봇의 기능, 외형, 상호작용 방식, 그리고 안내로봇의 문화해설사 역할과 도우미 역할이 핵심 사용자 경험 요인으로 나타났다. 부정적 리뷰를 통해 확인한 저해 요인은 이를 개선할 수 있도록 인터랙션 설계와 멀티모달 인터페이스를 활용한 서비스 디자인, 문화해설사로서의 콘텐츠 개발 등 향후 방향성을 제안하였다. 이 연구는 안내로봇의 사용자 경험을 분석하고 개선방안을 제시한 것에 의의가 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.545-545
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• 2008

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.269-286
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• 2021

최근 코로나19 여파로 언택트 및 온택트 소비 문화가 확산되면서, 커머스 및 유통 산업에서는 실시간 스트리밍 방송 형태로 고객들과 소통하며 쇼핑이 이뤄지는 '라이브 커머스'가 부상하고 있다. 라이브 커머스는 온라인 쇼핑의 편의성을 누리는 동시에 마치 오프라인 매장에서 직접 구매하듯이 방송진행자와 실시간 소통하며 언택트 쇼핑을 보다 현실감 있게 즐길 수 있는 환경을 제공하여 앞으로 그 이용이 더욱 확대될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 라이브 커머스의 특징을 기반으로 라이브 커머스를 통한 구매의도 증가에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하고 그 영향력을 검증하였다. 특히 본 연구에서는 라이브 커머스의 특징으로 강력한 상호작용성, 리얼한 현장감, 상품에 대한 신뢰도 높은 상세한 리뷰 제공에 초점을 두고 이들 요인들을 다차원적으로 고찰하였다. 본 연구는 라이브 커머스 실 사용자를 대상으로 데이터를 수집하여 라이브 커머스의 이용 활성화 요인을 실증적으로 분석함으로써, 언택트 시대 새롭게 변화된 커머스 환경에서의 지식경영을 위한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.721-726
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• 2006

인터넷 게시판을 통한 커뮤니케이션에서는 상호작용의 결과물이 지속적으로 남아 있어, 상호작용의 당사자뿐 아니라 나중에 참여하는 다른 이용자들의 게시판에 대한 지각에도 영향을 미치게 된다. 따라서 인터넷 게시판에서의 이용자들 간의 상호작용은 게시판의 기술적 형식이나 주제뿐 아니라 게시판에 있는 기존 이용자들의 메시지를 읽고 받은 인상에 따라서도 달라질 수 있다. 본 연구에서는 게시판의 익명성과 메시지의 전문성을 독립변인으로 한 $2{\times}2$ 실험설계에 따라 가상적 CMC 상황에서 피험자들이 영화 리뷰 게시판의 글을 읽도록 하였다. 게시판 기존 이용자 집단에 대해 받은 인상의 긍정성, 모호성, 전문성, 피험자 자신과의 지각된 유사성 및 해당 게시판에 대한 참여의사를 측정하였다. 결과, 전문성이 높은 메시지를 읽은 피험자들은 게시판의 기존 이용자들이 보다 전문적이라는 인상을 받았으며, 해당 게시판에 참여하고자 하는 의사를 더 많이 표시했다. 또한 기존 이용자들에 대한 인상의 긍정성과 유사성, 참여의사 사이에는 상관관계가 있었다. 이 결과는 인터넷 게시판 이용이 기술적 요인뿐만 아니라 게시판의 기존 이용자 집단에 대한 인상에 따라서도 달라질 수 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구는 중고거래 어플리케이션 <당근마켓>의 리뷰텍스트에 나타난 소비자의 인성 함축단어의 사용실태를 분석하였다. 데이터 수집은 2021년 5월로부터 과거 6개월간 서울과 경기권을 대상으로 하였다. 이는 웹 크롤러를 개발하여 무작위 추출 총 1368건을 수집 후, 최종 570건을 전처리하여 사용하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 제품의 상거래 플랫폼임에도 리뷰텍스트의 48.2%는 소비자의 인성 관련 내용이었다. 둘째, 리뷰 텍스트는 긍정적 반응이 주를 이루며 이는 감사라는 키워드를 기반으로 텍스트 네트워크 구조를 형성하였다. 셋째, 소비자 인성을 함축하는 리뷰 텍스트는 소비자의 '대타적 인성'과' 대내적 인성'으로 그룹화되었고, 이는 플랫폼에서 통합적으로 작용하였다. 결론적으로 인성 관련 요인들이 플랫폼 거래 과정의 상호작용에서 중요한 역할을 함을 확인하였고, 앞으로 플랫폼의 서비스 품질에도 소비자의 인성이 경쟁력으로 작용할 것이므로, 이에 대해 다각도에서 연구되어야 할 것임을 제언하였다.