• 경영정보학연구
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• 제17권1호
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• pp.49-64
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• 2015

SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.127-158
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• 2021

많은 온라인 여행 대행사(OTA; online travel agencies)들은 고객 만족을 위해 호텔에 대하여 평균 평점과 함께 가장 최근에 게시된 리뷰 정보를 제공하고 있다. 이 두 가지 정보(평균 평점 및 최근 게시된 리뷰)가 행동 의사 결정 과정에 미치는 상대적 영향을 확인하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 연구를 수행하였다. 첫째로, 실험 연구 설계를 사용하여 온라인 리뷰 소비에서 두 가지 정보의 상대적 영향을 조사하였고, 둘째로, 온라인 리뷰 생성에 대한 상대적 영향을 경험적 접근방식을 통해 확인하였다. 분석 결과, 리뷰 생성의 경우, 사람들은 평균 평점과 최근 리뷰의 불일치를 관찰할 때(일시적 이상현상이 있을 때), 방향에 관계없이 최근 리뷰에서 벗어나려는 경향(반응 행동)을 보였다. 한편, 리뷰소비자는 일시적 이상 현상에서 최근 게시된 리뷰의 의견에 순응하려는 경향(군집 행동)을 보였다. 그리고 두 경우 모두, 최근 게시된 리뷰가 부정적일 때 그 효과가 커짐을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 연구는 평균 평점과 최근 게시된 리뷰라는 두 가지 정보 사이의 상대적 영향과 이들이 온라인 리뷰 소비와 생성에 미치는 다른 영향에 대한 이론적 및 실제적 시사점을 제공하였다.

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

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.372-377
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• 2007

다양한 상품의 거래와 다양한 거래방식의 등장으로 인하여 온라인상에서 신뢰의 문제는 매우 큰 관심이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 오픈마켓의 구매의견 내용의 분석을 통해 현재 운영중인 피드백 시스템이 신뢰구축과 관련된 요인들을 적절히 반영하고 있는지 살펴보았다. 총 2000건의 구매의견 내용의 분석 결과 항목별 가중치의 부여와 제품속성을 반영한 항목 구성이 필요할 것으로 본다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.49-60
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• 2024

본 연구의 목적은 TV홈쇼핑 화장품 쿠션 상품 고객의 평가를 기초로 한 신상품 개발 제언을 도출하는 것이다. 분석 대상은 TV홈쇼핑을 통해 쿠션을 구매한 30~70대 여성 고객의 평가 20만 개를 파이썬 라이브러리인 셀레니움으로 크롤링하여 정제한 후 NLP, 텍스트 마이닝, 빈도, TF-IDF 분석으로 결과를 도출하였다. 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. TV홈쇼핑의 타켓 연령대는 50-60대가 메인이며, 광채, 잡티, 주름커버, 밀착력에 큰 관심이 있었고, 쿠션 케이스가 예쁘고, 특히 모녀, 자매, 지인 등과 함께 사용하는 것을 선호하며, 선물용으로도 쿠션 제품을 고려한다는 것을 예측할 수 있다. 이에 함께 참고할 수 있는 제품의 성분이나 구성, 마케팅 전략 등에 대한 제언을 도출하였다. 제품 성분으로는 S.Acamella(스필란테스 아크멜라) 추출물이나 AHA(Alpha Hydroxy Acid) a- 또는 b- 성분을 활용하여 개발하는 것이 주요 제언이다. 다음으로, 고객들은 상품의 외관과 구성에 특별한 관심이 있었으며, 부모나 친구 등과 같은 주변 인물에게 선물로써 상품을 고려하고 있어 이를 중심으로 한 마케팅 전략 모색이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2014

전자 상거래 리뷰 정보에 대한 소비자들의 의존도가 증가하고 있다. 제품 리뷰는 잠재적인 고객의 구매 결정에 있어 중요한 결정 요소이다. 제품 리뷰는 또한 상품 제조사들이 자신들의 제품에 대한 문제점을 발견하고 자신들의 경쟁자들에 대한 경쟁 정보를 수집할 수 있도록 해준다. 불행히도 많은 온라인 제품 정보들이 그 제품에 대한 진짜 고객들에 의해 만들어지지 않은 것이라는 것은 잘 알려진 사실이다. 리뷰를 쓰는 사람들은, 특정 제품의 평판을 떨어뜨리기 위해 가짜로 부정적인 리뷰를 쓰거나, 특정 제품에 대해 부당하게 긍정적인 리뷰를 써서 그 제품을 홍보하기도 한다. 이러한 리뷰들을 가짜 리뷰라고 한다. 가짜 리뷰 판별 기법은 가짜 리뷰를 판별하고 삭제하여 진실한 리뷰들만 독자에게 제공하기 위한 기법이다. 현재까지 이 문제에 대한 연구는 많이 발표되지 않았다. 본 논문에서, 우리는 관련 연구들을 조사하고 가짜 리뷰 판별 기법들에 대해 간단히 조망해 보고자 한다. 웹 스팸 및 이메일 스팸과 같은 가짜 리뷰 판별과 관련된 연구들을 소개한다. 그리고, 가짜 리뷰들을 판별하기 위한 방법들을 소개하고 요약한다. 마지막으로 가짜 리뷰 판별에 대한 연구 추세들로 결론을 맺는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

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.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.