• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.103-127
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• 2012

With the advent of SNS (Social Network Services), the product reviews by friends in SNS are intensively utilized for online marketing. However, there is a lack of empirical evidence on the actual marketing effect of SNS reviews, although we need to identify who can be the target of SNS marketing in terms of customer attributes, preferences, or experiences. In this study, we investigate the moderating role of customer attributes in identifying the effect of SNS reviews on customer purchasing decision. As the moderating variables, we adopt 'information search experience' and 'perception of information overload'. Research results evidence that, in order to understand the effect of SNS reviews in a comprehensive manner, we need to examine it in the context of various related factors such as 'information search experience' and 'perception of information overload'. The results show that the persuading effect of SNS reviews for product purchasing is stronger for the customers with the lower information search experiences as well as the lower perception on the information overload on the web. This result delivers managerial implications on who can be the target customers of SNS marketing.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.203-225
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• 2018

Purpose This study investigated the impact of review language style (affective vs. cognitive) on review helpfulness and the moderating effects of the types of attractions in the relationships between the review language and its helpfulness. Design/methodology/approach This study investigates the impact of review language style (affective vs. cognitive) on review helpfulness and the moderating effects of the types of attractions in the relationships between the review language and its helpfulness. This study selected two hedonic and utilitarian attractions (Hedonic: Brandenburg Gate, Utilitarian: Peragamon Museum) located in Berlin. A total of 3,320 reviews was collected from TripAdvisor. We divided online reviews posted for these places into reviews with more affective language and with more cognitive language by using the LIWC. Then, we investigated the impact of language effect on review helpfulness across the attraction type. Findings The findings suggest that peers tend to judge more helpful toward cognitive language in attraction reviews regardless of attraction type. This study found that peers tend to perceive more helpful toward cognitive review in utilitarian attractions. Even though there was an interaction effect between review language and attraction type, in hedonic attractions, the influence of cognitive language was reduced, but still cognitive reviews would get more helpful votes.

• 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.

• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.1-17
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• 2018

Hotel consumers tend to rely on online reviews to reduce the risk to hotel products when they book hotel rooms because hotel products are high-risk products due to their intangibility. However, the development of ICT has caused information load, and it is an important issue to be perceived as useful information to consumer because a large amount of information complicates the decision making process of consumers. Drawn from Heuristic-Systematic Model(HSM), the present study explored the role of heuristic and systematic cues composing an online review influencing consumers' perception of hotel online reviews. More specifically, this study identified reviewers' identity, level of the reviewer, review star ratings, and attached hotel photo as heuristic cue, while review length, cognitive level of review and negativity in review as systematic cues. The binary logistic regression was adopted for analysis. This study found that only systematic cues of online review were found to affect the usefulness of it. Moreover, we preceded further study examining the moderating effect of seasonality in the relationships between systematic cues and usefulness.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.63-76
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• 2022

본 연구는 소비자가 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 사실적 메시지와 평가적 메시지를 담은 온라인 리뷰를 보았을 때 더 유용하다고 판단하는 리뷰가 무엇인지 탐색하고, 이러한 유용성 평가의 차이에 대한 개인의 분석적 의사결정 성향 수준의 조절효과를 검증하기 위하여 실시되었다. 경험재를 구매하기 전 객관적 정보를 수집하는 소비자의 성향에 근거하여 웹소설의 소비자는 사실적인 온라인 리뷰의 유용성을 더 높이 평가할 것으로 예상하였다. 또한 인지적 성향에 따라 구분되는 의사결정 유형 중 분석적 의사결정자는 정확한 정보를 수집하여 논리적인 판단을 내린다. 따라서 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 온라인 리뷰의 유용성 평가가 높아질 것으로 예상하였다. 실험 1의 결과 사실적인 리뷰를 제시받은 집단이 평가적인 리뷰를 제시받은 집단보다 리뷰의 유용성을 높이 평가하였으며, 실제 웹소설 선택 상황과 유사하게 두 유형의 리뷰를 동시에 제시한 실험 2에서도 리뷰의 유용성 평가에 대한 리뷰 메시지 유형의 주효과가 확인되었다. 또한 실험 2에서는 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 리뷰의 유용성을 높이 평가하는 경향이 드러나 분석적 의사결정 성향 수준의 조절적 역할이 확인되었다. 본 연구는 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 리뷰 메시지 유형 및 소비자의 분석적 의사결정 성향 수준이 소비자의 리뷰 유용성 평가에 영향을 끼친다는 사실을 확인함으로써 웹소설 소비자의 행동 양식을 밝혔다는 이론적, 실무적 의의를 갖는다.

• 대한한의학회지
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• 제43권1호
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• pp.73-86
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• 2022

Objectives: In the health care industry, the influence of online reviews is growing. As medical services are provided mainly by providers, those services have been managed by hospitals and clinics. However, direct promotions of medical services by providers are legally forbidden. Due to this reason, consumers, like patients and clients, search a lot of reviews on the Internet to get any information about hospitals, treatments, prices, etc. It can be determined that online reviews indicate the quality of hospitals, and that analysis should be done for sustainable hospital marketing. Method: Using a Python-based crawler, we collected reviews, written by real patients, who had experienced Korean medicine, about more than 14,000 reviews. To extract the most representative words, reviews were divided by positive and negative; after that reviews were pre-processed to get only nouns and adjectives to get TF(Term Frequency), DF(Document Frequency), and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency). Finally, to get some topics about reviews, aggregations of extracted words were analyzed by using LDA(Latent Dirichlet Allocation) methods. To avoid overlap, the number of topics is set by Davis visualization. Results and Conclusions: 6 and 3 topics extracted in each positive/negative review, analyzed by LDA Topic Model. The main factors, consisting of topics were 1) Response to patients and customers. 2) Customized treatment (consultation) and management. 3) Hospital/Clinic's environments.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권2호
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• pp.261-281
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• 2023

The proliferation of online customer reviews has completely changed how consumers purchase. Consumers now heavily depend on authentic experiences shared by previous customers. However, deceptive reviews that aim to manipulate customer decision-making to promote or defame a product or service pose a risk to businesses and buyers. The studies investigating consumer perception of deceptive reviews found that one of the important cues is based on review content. This study aims to investigate the impact of the information amount of review on the review truthfulness. This study adopted the Information Manipulation Theory (IMT) as an overarching theory, which asserts that the violations of one or more of the Gricean maxim are deceptive behaviors. It is regarded as a quantity violation if the required information amount is not delivered or more information is delivered; that is an attempt at deception. A topic modeling algorithm is implemented to reveal the distribution of each topic embedded in a text. This study measures information amount as topic diversity based on the results of topic modeling, and topic diversity shows how heterogeneous a text review is. Two datasets of restaurant reviews on Yelp.com, which have Filtered (deceptive) and Unfiltered (genuine) reviews, were used to test the hypotheses. Reviews that contain more diverse topics tend to be truthful. However, excessive topic diversity produces an inverted U-shaped relationship with truthfulness. Moreover, we find an interaction effect between topic diversity and reviews' ratings. This result suggests that the impact of topic diversity is strengthened when deceptive reviews have lower ratings. This study contributes to the existing literature on IMT by building the connection between topic diversity in a review and its truthfulness. In addition, the empirical results show that topic diversity is a reliable measure for gauging information amount of reviews.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.63-82
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• 2016

최근 정보기술의 발달로 인해 소비자들은 온라인상에서 많은 정보를 쉽고 빠르게 획득할 수 있다. 소비자가 제품 구매시에는 소비자들이나 전문가들이 작성한 제품 후기 정보를 주로 탐색한다. 기존의 연구들이 소비자들이 창출한 제품 후기 중심으로 주로 진행되어 왔기 때문에, 전문가 제품 후기의 영향력에 대해서는 상대적으로 소수의 연구들만 존재하고 있다. 본 연구는 전문가가 생성하는 제품 후기에 초점을 맞추어, 방대한 실제 비정형데이터인 전문가의 후기를 어떻게 언어학적인 차원과 심리학적인 차원으로 나눌 수 있는지의 방법론을 제안하며, 실제 전문가 제품 후기를 사용하여 의미 있는 다섯 가지 차원의 새로운 변수들을 도출하였다. 그 결과 소비자들이 전문가 후기에서 반응하고 있는 언어적 특성은 제품에 대한 깊이 있는 정보의 양이나 충분한 설명을 나타내는 변수인 Review Depth, 그리고 전문가가 기술하는 방식이 제품에 대한 확신이 없는 듯한 말투를 나타내는 변수인 Lack of Assurance는 소비자의 전반적인 제품평가에 유의한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 또한, 제품에 대한 칭찬이나 긍정적인 면을 서술하는 방식인 Positive Polarity가 소비자의 제품 평가에 영향을 미치지 않았지만, 전문가가 하는 제품에 대한 비관적인 평가인 Negative Polarity는 소비자들의 평가와 유의한 음의 상관관계가 있었다는 점이다. 전문가가 스토리텔링 관점에서 자주 사용하는 Social Orientation 특성은 유의한 관계를 미치지 못함이 밝혀졌다. 본 연구는 새로운 방법론을 제안하고 이를 실제로 활용한 결과를 보여준다는 차원에서 이론적이고 실무적인 공헌을 가진다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.187-201
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• 2022

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.449-465
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• 2024

This study conducted a systematic literature review using online databases to investigate the effective feedback types that enhance the learning experiences of online students. Feedback is a critical component for learner success. With the expansion of online education, the importance of feedback has become more evident due to the reduced interaction between instructors and learners. Instructors must provide high-quality feedback that motivates learners and supports their educational goals. This involves using automated tools appropriate for the environment and effective feedback strategies to deliver personalized feedback. The literature was gathered through an extensive search process, adhering to predetermined inclusion and exclusion criteria, and included a risk assessment of selected studies, drawing from sources such as Google Scholar, Elsevier, and other Scopus-indexed journals. The review adhered to the guidelines set forth by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Specific keywords related to the study's focus, including "Online learning," "Improving learning," "Learner performance," "Feedback type," and "Feedback," guided the database searches. The protocol for selecting systematic reviews on learning enhancement involved screening articles published from 2013 to 2021 based on their titles and abstracts according to established criteria. Analyzing and studying data on learning patterns in non-face-to-face educational environments can improve learners' needs and educational effectiveness. Selecting the right types of feedback, taking into account the learners' levels and educational objectives, is crucial for providing effective feedback. A variety of feedback types are essential for the continuous improvement of learners' learning.