• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권1호
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• pp.1-16
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• 2019

Purpose The purpose of this study is to analyze causal relationship between quantity and quality for deriving ranking model of Online reviews. Thus, we propose implications for deriving the ranking model for retrieving Online reviews more effectively. Design/methodology/approach We collected Online review from Tripadvisor web sites which might be a kind of world-famous tourism web sites. We transformed the natural text reviews to quantified data which consists of quantified positive opinions, quantified negative opinions, quantified modification opinions, reviews lengths and grade scores by using opinion mining technologies in R package. We executed corelation and regression analysis about the data. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the review length influenced positive opinion, negative opinion and modification opinion. We also confirmed that negative opinion and modification opinion influenced the grade score.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1-13
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• 2019

이 연구는 언론에 보도된 영화 전문가 리뷰의 내용을 분석하고자 했다. 분석대상은 2017년에 개봉한 한국영화 중 관객 수 10만 명 이상을 기록한 작품 59편 중 리뷰가 없는 4편을 제외한 55편의 작품의 리뷰 총 1,113건이다. 이 연구는 전문가 리뷰의 작품성 평가 및 감독의 연출, 배우의 연기, 영상, 스토리 등의 세부 항목의 구성을 살펴보고, 이들 항목들 사이의 관계 또한 분석하였다. 또한 리뷰의 보도 시기, 리뷰의 길이, 의견의 강도에 따라서 흥행성과와 어떤 관련성이 있는 지를 비교 분석하였다. 분석결과에 따르면, 언론에 보도된 전문가 평가는 높은 긍정적 성향을 보여주었다. 시기별 차이에서 개봉전의 작품성 평가가 개봉주보다 높게 나타났다. 개봉전과 개봉주의 리뷰에는 개봉 1주 후보다 배우 평가를 비롯한 더 다양한 세부 항목 평가를 포함하는 것으로 나타났다. 영화별 리뷰의 숫자와 흥행의 관계에서도 정적으로 유의미한 상관관계를 확인할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.131-154
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• 2013

New internet technologies have created a revolutionary new platform which allows consumers to make decision about product price and quality quickly and provides information about themselves through the transcript of online reviews. By expressing their feelings toward products or services on virtual opinion platforms, users extend their influence into cyberspace as electronic word-of-mouth (e-WOM). Existing research indicates that an impact of eWOM on the consumer decision process is influential. For both academic researchers and practitioners, investigating this phenomenon of information sharing in online website is essential given the increasing number of consumers using them as sources of purchase decisions. It is worthwhile to examine the extent to which opinion seekers are willing to accept and adopt online reviews and which factors encourage adoption. Discerning the most motivating aspects of information adoption in particular, could help electronic marketers better promote their brand and presence on the internet. The objectives of this study are to investigate how online WOM influences a persons' purchase decision by discovering which factors encourage information adoption. Especially focused on the self-efficacy, this research investigates how self-efficacy affects on information usefulness and adoption of online information. Although people are exposed to same review or comment about product or service, some accept the reviews while others do not. We notice that accepting online reviews mainly depends on the person's preference or personal characteristics. This study empirically examines this issue by using cognitive dissonance theory. Specifically, in the movie industry, we address few questions-is always positive WOM generating positive effect? What if the movie isn't the person's favorite genre? What if the person who is very self-assertive so doesn't take other's opinion easily? In these cases of cognitive dissonance, is always WOM generating same result? While many studies have focused on one direct of WOM which indicates positive (or negative) informative reviews or comments generate positive (or negative) results and more (or less) profits, this study investigates not only directional properties of WOM but also how people change their opinion towards product or service positive to negative, negative to positive through the online WOM. An experiment was conducted quantitatively by using a sample of 168 users who have experience within the online movie review site, 'Naver Movie'. Users were required to complete a survey regarding reviews and comments taken from the real movie page. The data reflected user's perceptions of online WOM information that determined users' adoption level. Analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. When user can't agree with the opinion of online WOM information, in other words, when cognitive dissonance between online WOM information and users' preference occurs, perceived self-efficacy significantly decreases customers' perception of usefulness. And this perception of usefulness plays an important role in determining users' intention to adopt online WOM information. Most of researches have been concentrated on characteristics of online WOM itself such as quality or vividness of information, credibility of source and direction of online WOM, etc. for describing effect of online WOM, but our results suggest that users' personal character (e.g., self-efficacy) plays decisive role for acceptance of online WOM information. Higher self-efficacy means lower possibility to accept the information that represents counter opinion because of cognitive dissonance, whereas the people that have lower self-efficacy are willing to accept the online WOM information as true and refer to purchase decision. This study suggests a model for understanding role of direction of online WOM information. Also, our result implicates the importance of online review supervision and personalized information service by confirming switching opinion negative to positive is more difficult than positive to negative through the online WOM information. This implication would help marketers to manage online reviews of their products or services.

• 산업융합연구
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• 제18권2호
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• pp.95-100
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• 2020

소비자를 파악하기 위해 활용되고 있는 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 상세하게 소비자의 의견을 파악할 수 있다는 장점으로 인해 주목받고 있으며 많은 소비자들이 사용자 리뷰에 의존하고 신뢰하고 있다. 많은 어플리케이션 개발사들은 중요성을 인지하고 사용자 리뷰를 관찰 및 대응하고 있지만 체계적인 방법의 부재로 고객의 만족과 관계없이 시간과 비용을 투자하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 주어진 시간과 비용에서 고객의 만족을 최대화 시킬 수 있도록 고객 만족과 서비스 품질을 다루는 카노 모델을 이용하여 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 선별하는 체계적인 방법을 제안하였다. 본 방법은 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 수집하고 요구사항을 도출하는 사용자 리뷰 수집 및 요구사항 도출 단계, 도출된 요구사항에 카노 모델을 적용하고 품질 유형으로 선별하는 카노 모델 적용 및 선별 단계, 그리고 관련자들이 모여 내부적인 측면에서 요구사항 검토 및 재정의하는 이해관계자들과 검토 및 재정의 단계로 구성되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제14권
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• pp.39-58
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• 2004

본 연구의 첫 번째 목적은 Service Quality를 측정하는데 있어서 기대와 성과 측정치를 차감하는 차감식(Difference Score)에 의한 방법 (SERVQUAL), 지각된 성과만으로 개념화/조작화 하는 방법(SERVPERF), 차이를 한번에 직접 측정하는 방법 (non -difference score)중 어느 방법이 가장 타당한지를 조사하는 것이다. 본 연구의 두 번째 목적은 서비스품질 construct가 만족과 재구매의도에 대한 선행변수로서 갖는 이론적 가치를 조사하는 것이다. 부산, 경남의 376명의 60세 이상의 해외여행경험이 있는 노인들을 대상으로 설문조사가 이루어 졌다. 연구결과 SERVQUAL, SERVPERF와 비차이척도를 이용하는 방법의 비교결과 모델적합도를 나타내는 지수가 상충되게 나타났다 만족과 재구매의도에 미치는 영향력에 있어서는 대부분의 서비스품질 선행 구성변수들이 유의적인 영향력을 갖고 있는 것으로 나타났다.

• 부모자녀건강학회지
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• 제6권1호
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• pp.59-69
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• 2003

Objective : Recent government policy for encouraging increased birth rate and its historical background were reviewed from the standpoint of a midwife. Suggestions were made for an effective policy to encourage more births. Possible roles of midwives regarding this new policy were also discussed. Methods : Literature reviews and internet research Results : Korea has been very successful in implementing its population control policy since the 1960s. It now considers a policy to encourage increased births due to falling birth rates. There are two opposite sides on this policy. One is positive and the other is negative opinion. The health of women and children should be given top priority in any policy -making or decisions, so that the quality of their lives can be improved. Midwives can be active members in the establishment and implementation of such policies. Conclusion : This policy to increase birth rates can be a good opportunity for midwives to publicize the fact that normal deliveries can be handled economically, efficiently, and safely by them. This will attract more women to employ midwives and use their clinics. If midwifery clinics in the form of a corporation or a consortium with other health care professionals can be established, they could be developed as One-Stop Women's Health Care Centers, where health needs of, not only pregnant women, but all women over the course of their lifetimes can be satisfied.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.31-49
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• 2023

짧은 영상 클립을 공유하는 지식공유 플랫폼으로서 TikTok이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 TikTok에 대한 폭발적인 관심은 지식공유 플랫폼으로서의 비즈니스 가치가 크다는 점을 시사한다. 본 연구는 질적, 탐색적 접근을 통해 지식거래산업의 발전 현황과 함께 TikTok에서 어떠한 요인이 지식상품에 대한 사용자의 구매 결정에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 연구방법론으로서 10명에 대한 심층 인터뷰와 함께 95명의 지식 제공자의 동영상을 관찰한 결과, TikTok은 지식거래 산업을 발전시킬 수 있는 비즈니스 잠재력을 가지고 있었으며, ATLAS ti 소프트웨어를 이용한 10명의 심층 인터뷰에서 수집한 데이터를 코딩한 결과, 수요자 특성, 제공자 특성, 플랫폼 특성 및 제품 특성 등의 네 가지 핵심적 요인이 TikTok에서 지식제품에 대한 사용자의 구매결정에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 근거이론을 기반으로 감정적 니즈, 전문성 니즈, 품질, 가격, 도움성, 가치, 카리스마, 신뢰, 서비스 보증, 희소성 등 10개의 변수로 구성된 이론적 모델이 도출되고 제시되었다. 또한 연구발견점에 따른 이론적 시사점과 실무적 시사점이 토의된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.125-148
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• 2018

다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.