• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.25-50
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• 2021

지금까지 많은 리뷰 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고 소비자들이 남긴 리뷰들 중 대표적인 리뷰의 위치나 크기를 소비자들이 인식할 수준만큼 강조하는 리뷰, 이른바 강조된 리뷰에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 소비자들의 인식 차이를 확인하는 것이 주된 목표이다. 이를 위해 가상의 온라인 리뷰 페이지를 제작하여 최종적으로 강조된 리뷰가 없는 이미지를 보여주는 집단 23명, 긍정적으로 강조된 리뷰만 노출하여 보여주는 집단 61명, 그리고 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 노출하여 보여주는 집단 87명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 차이는 리뷰의 유용성 측면에서는 유의한 수준으로 유용성에 양의 상관관계가 나타났으나, 회의감에는 유의한 영향을 주지 않았다. 또한 리뷰의 유용성과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 양의 상관관계, 리뷰의 회의감과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 음의 상관관계가 나타났으며, 최종적으로 플랫폼 신뢰도와 사용 의도와의 관계는 유의한 수준으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 모든 분석 결과에서 상품군에 따른 차이는 거의 없었다. 이를 통해, 온라인 쇼핑몰의 리뷰를 설계할 때 잠재적인 소비자들의 사용 의도 및 신뢰도를 높이기 위해서 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 보여주는 것이 중요하다는 점을 시사할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.735-736
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• 2009

사용자의 참여를 강조하는 Web2.0 시대를 맞이하여 개인의 블로그나 까페에 올라오는 무수히 많은 리뷰들이 실제 소비자의 마음을 움직이는 데에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 많은 리뷰들이 상당히 길게 작성되어 있기 때문에 원하는 정보만을 찾아내는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 다양한 종류의 리뷰들 중에서도 많은 부분을 차지하고 있는 음식점에 관한 리뷰들을 분석하여 사용자가 원하는 정보를 요약하여 제공하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해서 사용자는 객관적인 판단을 내릴 수 있고, 시간적인 측면에서의 효율성을 획득할 수 있을 것이다.

• 월간산업보건
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• 통권268호
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• pp.71-76
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• 2010

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.23-28
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• 2022

오늘날 디지털 플랫폼의 발달과 팬데믹 상황에 더불어 온라인 시장은 급속도로 성장하였다. 이로 인해 기존의 오프라인 시장과 다르게 온라인 시장에서의 특수성으로 인해 사용자들은 온라인 리뷰를 확인하게 되었고, 여러 연구들의 선례를 통해 리뷰가 사용자의 구매 의도를 정하는 데 중요한 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 기존의 리뷰작성 방식에서는 작성자의 감정이 글의 어투나 단어와 같은 요소들을 통해 표현됨으로써 다른 사용자가 작성자의 감정을 쉽게 파악하기 어려웠으며 작성자가 감정을 표현하기 위해 강조하고 싶은 부분이 있다면 작성자가 일일이 강조하고 싶은 부분의 굵기를 굵게 하거나 감정에 따라 색상을 바꾸는 등 여러 번거로운 작업의 수고가 필요하였다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 이러한 점을 보완하기 위해 카메라를 이용하여 표정 인식을 통해 사용자의 감정을 확인하고 기존의 감정과 색상에 관한 연구를 활용하여 각 감정에 맞는 색상을 자동으로 설정하고 사용자의 의도에 따라 사용자 리뷰에서 색상을 부여하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.139-148
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• 2024

팬데믹 이후 온라인 교육 플랫폼에 대한 수요가 급증하면서 소비자들이 의사 결정을 위해 온라인 리뷰에 더욱 의존하게 되었습니다. 본 연구는 중국 온라인 고객 리뷰가 온라인 교육에서 소비자 구매 행동에 미치는 영향을 조사합니다. 신뢰, 리뷰 감정, 리뷰의 양과 시의성을 분석하여 이러한 요인들이 소비자 결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하고자 합니다. 회귀 모델을 사용한 결과, 부정적인 리뷰, 시기적절한 피드백, 많은 양의 리뷰가 소비자 구매 결정에 긍정적인 영향을 미치며, 코스 가격은 반비례 관계를 나타냅니다. 또한, 인지적 신뢰와 감정적 신뢰는 리뷰와 구매행동 간의 관계를 매개하며, 소비자 결정 성향에 역 U자형 효과를 나타냅니다. 이러한 통찰은 온라인 교육 제공자에게 온라인 리뷰를 관리하고 활용하여 소비자 신뢰를 증진시키고 판매 성과를 향상시킬 필요성을 강조하는 유용한 시사점을 제공합니다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1191-1199
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• 2016

논문 심사는 공정성을 확보하기 위하여 누가, 누구의 논문을 리뷰하는지 알 수 없도록 블라인드 리뷰를 시행한다. 하지만 일반적으로 논문은 저자의 연구 분야뿐만 아니라 저자가 자주 사용하는 단어, 어휘 등으로 이루어지기 때문에 저자의 정보를 숨기더라도 논문의 내용을 통해 저자를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 저자 20명의 논문 315편을 수집하고 텍스트를 추출하여 데이터 정제 작업을 수행하였다. 그리고 정제 작업을 통해 추출된 단어를 추출해내어 인공신경망(artificial neural network)을 통한 분류를 진행함으로써 블라인드 리뷰(blind review)의 우회 가능성을 보였다. 실험을 통해 기존 블라인드 리뷰 시스템의 한계점을 보임으로써 향후 더욱 안전한 블라인드 리뷰 시스템의 필요성을 강조하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.709-723
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• 2015

우리나라는 2011년부터 체계적으로 융합인재교육 연구를 수행하기 시작하여 수많은 프로그램을 개발해오고 있으며, 교육과정에도 구체적으로 반영할 움직임을 보이고 있다. 이에 STEM, STEAM 교육에 관한 수많은 논문들의 리뷰를 통해 이 교육의 특징, 문제점, 해결해야 할 과제를 명료화할 시점이 되었다고 본다. 따라서 본 연구는 STEM과 STEAM 교육과 관련한 많은 국내외 논문들의 리뷰를 통해 이들 교육의 특징 및 문제점을 명료화하고 이를 통해 우리나라 융합인재교육의 해결 과제를 제안하는 데 있다. 본 연구를 통해 얻은 의미 있는 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 통합교육과정의 접근 방식은 통합의 목적에 따라 구분되는 것이지 우월성의 차이로 구분될 수 없음을 제시하였다. 둘째, STEAM 교육과 같은 통합교육과정은 이전의 교육과정에서 강조된 수직적 깊이보다 교과 융합과 같은 수평적 연계를 중시하는 특징이 있다. 이에 따라 교과 지식과 수직적인 연계성이 약화될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 기존의 교육과정에서 강조되었던 핵심 개념과 기능이 STEAM 교육에서도 강조되어야 하며, 이와 더불어 기존의 각 교과의 핵심 개념과 기능에 대한 비교 연구가 선행되어야 함을 제시하였다. 셋째, 우리나라 융합인재교육의 연구 현황을 제시하고, 그 한계와 극복해야 할 사항을 제시하였다. 넷째, 이러한 리뷰 연구 결과를 토대로 현 상황에서 적용 가능한 STEAM 교육의 접근 방안의 예를 제안하고, 교육과정, 교수학습, 평가 측면에서 우리나라 융합인재교육에서 해결해야 할 과제와 시사점을 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.43-61
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• 2016

온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.

• 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.