• 한국전자거래학회지
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• 제15권1호
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• pp.39-60
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• 2010

본 연구는 온라인 리뷰와 오프라인 구전효과가 무리행동의 원인이 되는 정보 캐스케이드에 어떠한 영향을 주는지 규명하고, 그 효과를 전통적인 오프라인 상에서 발생하는 정보 캐스케이드 현상과 비교하여 검증하고자 하였다. 또한 정보 캐스케이드 현상이 같은 종류의 제품일지라도 브랜드에 따라서 상이하게 나타나는지를 관찰하여 각 제품들이 가져야 할 전략을 모색해 보고자 하였다. 연구결과, 오프라인 구전과 온라인 리뷰를 제공하였을 경우 모두 정보 캐스케이드 현상이 발생한다는 것을 알 수 있었다. 이는 구매자의 의사결정이 선행구매자의 상품평가에 의해 매우 큰 영향을 받는다는 것을 의미한다. 또한 오프라인 구전과 온라인 리뷰는 정보 캐스케이드 효과에 있어 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구대상 제품으로 A사의 케녹스(KENOX)와 B사의 익서스(IXUS) 모두 온라인 리뷰에 의해 발생하는 정보 캐스케이드 효과가 오프라인 상에서 발생하는 정보 캐스케이드 현상보다 크다는 것을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠
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• 4호통권143호
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• pp.84-86
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• 2005

난무하는 온라인 스포츠게임 중에‘피파 2005 온라인’은 그 존재감만은 확실한 게임이다. 게이머들은 10년 동안 피파 시리즈가 쌓아놓은‘보장된 재미’에 최신 온라인 기술이 만나 제법 그럴싸한‘센세이션’을 불러일으킬 것이라 생각했다. 하지만 이런 기대는 시작부터 어긋났다. 지금의 피파 2005 온라인은 패키지게임도 아닌, 그렇다고 온라인게임도 아닌 엉뚱한 돌연변이 게임으로 변해 버렸다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.30-37
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• 2010

특정 제품이나 서비스에 대한 네티즌의 의견들은 고객뿐만 아니라 기업 입장에서도 마케팅이나 경영전략을 수립하기 위한 중요한 자료가 될 수 있기 때문에 온라인 고객리뷰를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 도구인 종속성 네트워크 모델을 제안하였고 종속성네트워크 모델을 기반으로 한 분석시스템을 설계하고 개발하였다. 종속성 네트워크모델은 고객리뷰 내의 주관적 문장과 객관적 문장을 분석대상으로 하며, 명사들 사이의 상대적 중요성과 연관성을 나타낼 수 있다. 시스템구현 결과, 종속성네트워크 모델은 오피니언마이닝 기술에 의하여 도출할 수 없는 새로운 정보 즉, 추출된 특징들 사이의 상대적 중요성 및 연관관계 등을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.

• 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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• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.89-93
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• 2014

제품 리뷰들은 잠재적인 고객의 구매 선택에 매우 중요하다. 제품 리뷰들은 또한 제조사들로 하여금 자신들의 제품의 문제점을 찾고 경쟁자들의 비즈니스 정보를 수집하는 데 사용된다. 그러나 어떤 사람들은 가짜 리뷰를 쓰고, 잠재적인 고객들과 제조사들로 하여금 잘못된 선택을 하게 만든다. 따라서 가짜 리뷰 판별은 전자 상거래 사이트에서 주된 문제들 중 하나이다. 서포트 벡터 머신즈(SVM)는 좋은 성능을 보이는 중요한 텍스트 분류 알고리즘이다. 본 논문에서는 온라인 리뷰 스팸을 판별하기 위해 가중치, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건의 확장, 그리고 컨벡스 헐(Convex Hull)에 근거한 점증적 알고리즘을 제시한다. 최종적으로 우리는 제시된 알고리즘의 성능을 이론적으로 분석한다.

• 유통비즈니스리뷰
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• 제1권
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• pp.115-127
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• 2001

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.79-86
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• 2021

빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.321-331
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• 2020

본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.147-162
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• 2019

본 연구는 흥행영화의 온라인 구전패턴을 확인하고, 온라인 구전과 관객수 간의 관계를 실증분석 했다. 분석대상으로 삼은 흥행영화는 2017년 한국에서 개봉한 영화 중 누적 관객수 기준으로 상위 20위까지의 영화이며, 본 영화에서 온라인 구전으로 도출한 변인은 각 20개 영화에 대한 블로그 포스팅, 기사, 리뷰, 그리고 검색의 양(volume)이다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 구전의 패턴을 확인하기 위해 SPSS의 곡선추정으로 한 결과, 모든 변인이 3차 모형으로 가장 잘 설명된다고 나타났다. 둘째, 온라인 구전과 관객수와의 관계를 보기 위해 패널 분석을 한 결과, 블로그양, 리뷰양, 검색량은 관객수와 모두 정의 관계에 있는 것으로 나타났으나 기사량은 부의 관계에 있는 것으로 도출되었다.