• 대한가정학회지
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• 제41권11호
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• pp.189-200
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• 2003

The purpose of this study was to investigate that positive and negative word-of-mouth informations getting hairshop customers have influence on visiting intention of potential consumers. Data were collected from 354 university or college women. The results showed as follows; First, positive word-of-mouth informations that consumers have experienced in using hairshop were employee altitude/technique, consideration in customer's situation, kindness, saving of time/additional service, facilities, rational price, gift service/benefit in conditions of location. Second, negative word-of-mouth informations that consumers have experienced in using hairshop were inconsistent service, service focus on non-customers, irrational price/technique insufficiency/ inadequate compensational system, irrelevance of face-to-face management. Third, in getting positive word-of-mouth informations, consideration in customer's situation, rational price and gift service/benefit in conditions of location, consumers had visiting intention, and in getting negative informations, irrational price/technique insufficiency/inadequate compensational system, consumers had no visiting intention.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.45-64
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• 2021

Purpose The traditional topic modeling technique makes it difficult to distinguish the semantic of topics because the key words assigned to each topic would be also assigned to other topics. This problem could become severe when the number of online reviews are small. In this paper, the extended model of topic modeling technique that can be used for analyzing a small amount of online reviews is proposed. Design/methodology/approach The extended model of being proposed in this paper is a form that combines the traditional topic modeling technique and the Word2Vec technique. The extended model only allocates main words to the extracted topics, but also generates discriminatory words between topics. In particular, Word2vec technique is applied in the process of extracting related words semantically for each discriminatory word. In the extended model, main words and discriminatory words with similar words semantically are used in the process of semantic classification and naming of extracted topics, so that the semantic classification and naming of topics can be more clearly performed. For case study, online reviews related with Udo in Tripadvisor web site were analyzed by applying the traditional topic modeling and the proposed extension model. In the process of semantic classification and naming of the extracted topics, the traditional topic modeling technique and the extended model were compared. Findings Since the extended model is a concept that utilizes additional information in the existing topic modeling information, it can be confirmed that it is more effective than the existing topic modeling in semantic division between topics and the process of assigning topic names.

• International Journal of Contents
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• 제8권3호
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• pp.71-78
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• 2012

The emergence of the Internet has provided a new outlet for consumers who experience service failure from products and services, augmenting the traditional options of entry, voice and action. Consumers' negative word of mouth through online (word-of-mouse or eWOM) far exceeds traditional word of mouth (WOM) in respect of its potential effectiveness, speed and spread. This paper tries to figure out the service failure themes in the health care industry by analyzing online word-of-mouse using the critical incidents technique (CIT). Complaint themes in the area of healthcare are identified and analyzed. The results identify that major complaint theme differed according to the site type. Also, the findings indicate that delivery and customer services are critical issues when consumer makes negative WOM.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권3호
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• pp.105-121
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• 2019

Purpose One of the reasons for the expansion of information systems in the enterprise is the increased efficiency of data analysis. In particular, the rapidly increasing data types which are complex and unstructured such as video, voice, images, and conversations in and out of social networks. The purpose of this study is the customer needs analysis from customer voices, ie, text data, in the web environment.. Design/methodology/approach As previous study results, the word frequency of the sentence is extracted as a word that interprets the sentence has better affects than frequency analysis. In this study, we applied the TF-IDF method, which extracts important keywords in real sentences, not the TF method, which is a word extraction technique that expresses sentences with simple frequency only, in Korean language research. We visualized the two techniques by cluster analysis and describe the difference. Findings TF technique and TF-IDF technique are applied for Korean natural language processing, the research showed the value from frequency analysis technique to semantic analysis and it is expected to change the technique by Korean language processing researcher.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제6권3호
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• pp.21-31
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• 2016

Purpose - The purpose of this research is to determine the impact of word of mouth on customer perceived value for restaurants in Malaysia. The objectives of this research include determining how word of mouth (WoM) factors - frequency of word of mouth messages, reputation of word of mouth messenger, richness of word of mouth message, dispersion of word of mouth conversations and manner of word of mouth delivery impact customer perceived value in Malaysian restaurant industry. Research Design, Data, and Methodology - The research follows causal / explanatory research method based on quantitative data. A sample of 150 restaurant customers in Kuala Lumpur, Malaysia was selected using convenience sampling technique. Likert scale questionnaire is used to collect data and data is analysed using regression analysis through SPSS 22. Results - The statistical analysis revealed that independent variable 'manner of delivery' significantly and positively impacts customer perceived value for restaurants in Malaysia. Conclusions - To build strong positive customer perception, Malaysian restaurants can enhance word of mouth campaigns' 'manner of delivery' by making them passionate, exciting and with high emotional appeal.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.299-303
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• 2009

특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.171-181
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• 2001

기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.

• 유통과학연구
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• 제20권7호
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• pp.87-95
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• 2022

Purpose: This study aims to analyze the effects of Brand Coolness, Brand Love, and Self-brand Connections on Word-of-mouth positively. The retail format of Starbuck in Vietnam is successful in distribution applied when it becomes the place for customers to express themselves. Consumers are now aware about Brand Coolness of the Starbucks developed in Vietnam then turn to love the brand of store and connect themselves to the brand. In this study, the closest relationship to form the basis for consumer Word-of-mouth about a brand is the relationship between Brand Coolness and Brand Love. Results: The findings show that Brand Coolness and Brand Love are important value factors in customers' minds toward their behavior, form there, it will contribute to the brand store in distribution. Research design, data and methodology: This article used the quantitative technique utilizing PLS-SEM software to test the hypothesis with 600 samples. The data obtained shows that people have Word-of-mouth about the retail format of Starbucks in Ho Chi Minh City. Conclusion: The study has demonstrated the conclusions and proposed solutions to help beverage brands build Brand Love, thereby achieving coolness, connecting brands with themselves, leading to customer Word-of-mouth in a positive way towards retail format.

• 인지과학
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• 제19권1호
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• pp.17-39
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• 2008

오기억(false memory) 연구에 필요한 한국어 단어 연상 목록을 작성하기 위해 대학생과 초등학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 비연속적 자유연상 기법을 이용하여 각 단어들에 대한 연상단어와 연상 강도, 총 연상단어 수에 대한 세트 크기 비율을 집단별로 산출해서 질적, 양적 차이가 있는지를 비교하였다. 각 단어마다 연상 강도가 매우 높은 연상단어들은 두 집단 간 같거나 비슷한 반면 연상 강도가 낮아질수록 두 집단에서 연상된 단어들이 다양했다. 대학생 집단이 초등학생 집단보다 세트 크기 비율이 더 컸다. 이 결과는 대학생이 초등학생보다 더 전형적이고 수렴된 의미망을 형성한다는 것을 시사한다. 본 자료는 오기억 연구뿐 아니라 연상 단어를 이용해 인지적 기제를 밝히려는 연구들을 위해 유용한 기초자료를 제공해 줄 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.861-873
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• 2009

정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.