• Journal of Korea Trade
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• 제24권7호
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• pp.1-28
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• 2020

Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권3호
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• pp.291-299
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• 2013

Most sentiment analysis systems count the number of occurrences of sentiment expressions in a text, and evaluate the text by summing polarity values of extracted sentiment expressions. However, linguistic contexts of the expressions should be taken into account in order to analyze sentimental orientation of the text meticulously. Korean auxiliary predicates affect meaning of the main verb or adjective in some ways while attached to it in their usage. In this paper, we introduce a new approach that handles Korean auxiliary predicates in the light of sentiment analysis. We classify the auxiliary predicates according to their strength of impact on sentiment polarity values. We also define compositional rules of auxiliary predicates to update polarity values when the predicates appear along with sentiment expressions. This approach is implemented to a sentiment analysis system to extract opinions about a specific individual from review documents which were collected from various web sites. An experimental result shows approximately 72.6% precision and 52.7% recall for correctly detecting sentiment expressions from a text.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.222-226
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• 2010

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.559-566
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• 2007

주관적 문장이란 주관적인 내용을 포함한 문장으로써 저자의 제품이나 사건에 대한 생각을 알 수 있다. 주관적 내용임을 나타내는 주관적인 표현은 문장 전반적으로 골고루 나타날 수도 있지만 일부 한정된 영역에서만 발견될 수도 있다. 따라서 보다 정확한 분류를 위해서는, 문장 전체를 고려하는 정보 외에 사실이나 감정을 표현하는 주관적 혹은 객관적 표현구 정보의 활용이 필요하다. 본 연구에서는 문장 전체를 이용한 분류 결과와 감정 표현구를 이용한 분류 결과를 결합하여 주/객관적 문장 분류기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 한 문장은 여러 개의 표현구를 가질 수 있어 복수개의 표현구 단위 결과를 얻게 되며 기계 학습을 응용하여 문장 단위 결과와 결합한다. 실험을 통한 결과, 표현구 단위 결과물 중 최대값을 가지는 두 가지 결과와 문장 전체를 이용한 결과를 합침으로써 2.5% 성능 향상된 79.7%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.595-607
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• 2021

Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.614-627
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• 2022

Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.