In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis.
Recently SNS product reviews are excessively increasing. However, many SNS reviews are under feeble regulation than how big and powerful that their awarenesses are. This problem leads to consumers' discontentment on product reviews on online. This study aims to analyze how SNS product reviews characteristics: informativeness, entertainment, reliability and familiarity attribute on consumers' purchase intent and brand attitude. However, at this time, consumers' high discontents (stored-knowledge) expect to have negative affect on product reviews thus I put this as a regulation effect. This study is consisted of 240 examinee who check SNS product reviews before buying products.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.3
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pp.311-336
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2022
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users' book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories('Content', 'Character', 'Writing', 'Reading', 'Author', 'Story', 'Form') were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
아시아경제신문은 정상의 경제주간지 '이코노믹리뷰', 대중포털 '스투닷컴', 특화된 연예영화 웹진 '10아시아', 지방 경제특화 일간지 '광남일보', 세계 유수의 미래정보예측기관인 IHS 글로벌인 사이트와 함께 하는 '아시아경제전략연구소'와의 네트워크를 구축해 국내 미디어 시장의 최강자로 발전하고 있다. 역동성이 넘쳐 나는 아시아경제신문을 찾아가본다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.22-24
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2010
프로그램의 개발과 운영 방식이 C/S 시스템에서 N-티어 방식 등으로 다양해짐에 따라, 프로세스의 설계 및 디자인 방식 또한 다양성을 띄게 되었다. 닷넷 스마트 클라이언트는 특정 기술을 지칭하는 것이 아니며, 닷넷의 Click Once, NTD, .NET Remoting 등의 여러 기술로 구성되어 N-티어 환경에서 사용되어진다. 본 논문에서는 3-티어 환경에서, 닷넷 스마트 클라이언트 프로젝트를 진행하면서 이슈화된 배포와, 부가적으로 효율적인 메뉴 관리를 위한 콜트리뷰 프로세스를 설계하였다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.4
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pp.1-31
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2023
This study conducted user experience evaluation by introducing various text mining techniques along with topic modeling techniques for mobile menstrual cycle measurement applications that are closely related to women's health and analyzed the results by combining them with a honeycomb model. To evaluate the user experience revealed in the menstrual cycle measurement application review, 47,117 Korean reviews of the menstrual cycle measurement application were collected. Topic modeling analysis was conducted to confirm the overall discourse on the user experience revealed in the review, and text network analysis was conducted to confirm the specific experience of each topic. In addition, sentimental analysis was conducted to understand the emotional experience of users. Based on this, the development strategy of the menstrual cycle measurement application was presented in terms of accuracy, design, monitoring, data management, and user management. As a result of the study, it was confirmed that the accuracy and monitoring function of the menstrual cycle measurement of the application should be improved, and it was observed that various design attempts were required. In addition, the necessity of supplementing personal information and the user's biometric data management method was also confirmed. By exploring the user experience (UX) of the menstrual cycle measurement application in-depth, this study revealed various factors experienced by users and suggested practical improvements to provide a better experience. It is also significant in that it presents a methodology by combines topic modeling and text network analysis techniques so that researchers can closely grasp vast amounts of review data in the process of evaluating user experiences.
This research investigates how a service provider's response(s) to negative customer reviews influences the success of accommodation services in the context of online accommodation reservation platforms. Specifically, we attempt to comprehend the important role of attentive and instant responses to users' negative review comments in fostering future success by analyzing panel data on 856 motels registered in the largest accommodation reservation platform in Korea. The results present that response volume (Attentiveness) and faster responses (Timeliness) are positively associated with success. We further find that the two review-response strategies have a positive interaction effect on success. Moreover, we show that the effect of review responses is strengthened when the reputation of motels drops. The key findings of this research offer a set of practical guidelines for accommodation owners to achieve business success by effectively managing customer reviews and claims
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.49
no.4
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pp.15-29
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2021
The study aims to grasp the perception and appraisal of urban park users through text analysis. This study used Google review data provided by Google Maps. Google Maps Review is an online review platform that provides information evaluating locations through social media and provides an understanding of locations from the perspective of general reviewers and regional guides who are registered as members of Google Maps. The study determined if the Google Maps Reviews were useful for extracting meaningful information about the user perceptions and appraisals for parks management plans. The study chose three urban parks in Seoul, South Korea; Seoul Forest, Boramae Park, and Olympic Park. Review data for each of these three parks were collected via web crawling using Python. Through text analysis, the keywords and network structure characteristics for each park were analyzed. The text was analyzed, as were park ratings, and the analysis compared the reviews of residents and foreign tourists. The common keywords found in the review comments for the three parks were "walking", "bicycle", "rest" and "picnic" for activities, "family", "child" and "dogs" for accompanying types, and "playground" and "walking trail" for park facilities. Looking at the characteristics of each park, Seoul Forest shows many outdoor activities based on nature, while the lack of parking spaces and congestion on weekends negatively impacted users. Boramae Park has the appearance of a city park, with various facilities providing numerous activities, but reviewers often cited the park's complexity and the negative aspects in terms of dog walking groups. At Olympic Park, large-scale complex facilities and cultural events were frequently mentioned, emphasizing its entertainment functions. Google Maps Review can function as useful data to identify parks' overall users' experiences and general feelings. Compared to data from other social media sites, Google Maps Review's data provides ratings and understanding factors, including user satisfaction and dissatisfaction.
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