본 논문은 쇼핑몰의 이용 후기 중 광고성 리뷰를 분류해 내는 방법을 제안한다. 여기서 광고성 리뷰는 주로 업체에서 작성하는 것으로 리뷰 안에 광고 내용이 포함되어 있다. 국외 연구 중에는 드물게 오피니언 스팸 문서의 분류 연구가 진행되고 있지만 한국어 상품평으로부터 광고성 리뷰를 분류하는 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 Naive Bayes Classifier를 활용하여 광고성 리뷰를 분류하였다. 이때 확률 계산을 위해 사용된 특징 단어는 POS-Tagging+Bigram, POS-Tagging+Unigram, Bigram을 사용하여 추출하였다. 실험 결과는 POS-Tagging+Bigram 방법을 이용하였을 때 광고성 리뷰의 F-Measure가 80.35%로 정확도 높았다.
최근 제품리뷰 형태의 SNS 광고가 늘어나고 있다. 이들 광고는 효과와 영향력에 비해 관리와 규제를 덜 받고 있어 소비자 불만 역시 증가하고 있다. 본 연구는 정보성, 오락성, 신뢰성, 친근성 등 제품리뷰 SNS 광고 속성이 소비자의 구매의도 및 브랜드 태도에 끼치는 영향을 알아보고자 하였다. 이 때 높아진 소비자 불만들로 인해 개개인이 구축한 설득지식은 광고효과에 영향을 끼칠 수 있을 것으로 예상되어 이를 조절효과로 살펴보았다. 240명의 제품리뷰 SNS 광고 이용자를 대상으로 설문한 결과, 광고 속성이 구매의도에 끼치는 영향 관계에서 설득지식의 조절효과는 오락성, 정보성이 채택되었고 광고 속성이 브랜드 태도에 끼치는 영향 관계에서는 오락성, 정보성, 친근성이 채택되었다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
블록체인을 이용하여 리뷰의 무결성을 검증하고 리뷰 제공자에게 보상을 지급한다. 기존의 리뷰 시스템에서는 돈을 받고 광고해주거나 악의적인 목적을 가진 악성 리뷰가 많이 존재한다. 리뷰 제공자에 대한 적절한 보상이 없어 리뷰 제공자가 직접 광고 유치 등을 통해 수익을 창출해왔다. 이 리뷰 시스템을 통해 리뷰 제공자는 정당한 노력의 보상을 받을 수 있고 사용자들도 신뢰할 수 있는 정보를 제공 받을 수 있다. 이러한 시스템을 통해 선순환적인 리뷰 생태계를 구축하고자 한다.
전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.
코로나 19로 인해 라이브 스트리밍 서비스 시장의 성장이 가속화되고 있어 라이브 스트리밍 모바일 애플리케이션의 다운로드와 리뷰의 수도 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 게임 스트리밍 서비스 기업 중 하나인 트위치(Twitch)의 모바일 애플리케이션을 대상으로 하여 텍스트마이닝 기법 중 LDA 토픽모델링을 통해 총 8개의 토픽을 추출하였는데 그중 7가지 불편요인들이 추출되고, 공기어 분석 방법을 활용해 사용자 리뷰를 분석하여 사용자가 주로 느끼는 5가지 불편요인들을 탐지하여, 최종, 광고, UI 디자인, 기술문제를 해결하는 동시에 디지털 경쟁력도 강화할 수 있는 솔루션을 제공하였다. 본 연구에서 제공한 솔루션은 향후 트위치(Twitch)뿐만 아니라 타 라이브 스트리밍 서비스 기업에도 디지털 경쟁력을 향상할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것이다. 향후 본 연구에서 제공한 솔루션의 유용성 및 신뢰성을 판단하기 위해 진일보 연구할 가치가 있다.
본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 텍스트마이닝을 활용하여 소비자 인식을 분석한 연구이다. 이를 위해 삼성갤럭시 Youtube 광고에 대한 소비자 리뷰 분석을 통해 소비자들이 가지고 있는 삼성 갤럭시에 대한 인식을 분석하였다. 분석을 위해 Youtube 광고의 소비자 리뷰 1,819개를 추출하였다. 이를 데이터 전처리 과정을 거쳐 광고와 관련된 키워드를 명사, 형용사, 부사로 분류하여 추출하였다. 이후 빈도 분석 및 감성 분석을 실시하였으며 마지막으로 구조적 등위성 분석을 통한 군집화를 실시하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 가장 많이 언급된 단어는 갤럭시 노트(n=217), 좋음(n=135), 펜(n=40), 기능(n=29) 등으로 나타났다. 이는 소비자들이 광고를 통해 "갤럭시 노트", "좋음", "펜", "기능"은 삼성 핸드폰 제품에 대해 기능적인 면이 좋고, 노트 펜에 대해서 긍정적으로 높게 인식한다고 판단할 수 있다. 추가적으로 "삼성페이", "혁신", "디자인", "아이폰" 등에 대한 인식은 삼성 핸드폰에 대해 혁신적인 디자인과 삼성페이의 기능적인 면에서 상당히 좋은 평가를 하는 것을 알 수 있다. 두 번째, Youtube 광고에 대한 감성분석 결과이다. 감성 분석 결과 감성강도 비율이 긍정(75.95%)로 부정(24.05%)보다 높게 나타났다. 이는 소비자들이 삼성 갤럭시 모바일폰에 대해 긍정적으로 인식하고 있음을 의미한다. 감성 키워드 분석 결과 긍정키워드의 경우는 "좋다", "후하다", "혁신적", "최고다", "빠르다", "예쁘다" 등으로 나타났으며, 부정키워드의 경우는 "겁난다", "울고싶다", "불편", "아쉽다", "싫다" 등이 추출되었다. 본 연구이 시사점은 기존 광고에 대한 소비자 인식 연구를 살펴보면 대부분 정량적 분석 방법에 의한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 광고에 대한 정량적 연구 방법에서 탈피하여 정성적 연구를 통해 소비자 인식분석을 시도하였다. 이는 향후 연구에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단되며, 정성적 연구를 통해 소비자 인식 연구의 출발점이 될 것으로 확신한다.
친환경건축물인증 제도는 2002년 첫 시행 이후 2006년부터 인증 획득 실적이 급증하는 추세이며, 이러한 급증은 인센티브 부여, 법적 의무화, 광고효과 등을 통해 이득을 얻고자 하는 발주자가 증가하고 있는 것으로 판단되고 있다. 그러나 친환경건축물인증을 요구하는 발주자의 인증관련 제반 인식과 업무지식 및 역량이 미비한 관계로 인증획득을 위한 개별 의사결정시점과 검토내용을 파악하여 업무를 진행시키기보다 인증획득을 위한 최소한의 조건만을 만족시키고자 하는 발주자가 많은 실정이다. 본 연구는 이와 같은 현황인식에 기반을 두어, 발주자가 인증제도 업무를 명확히 파악하고 적시에 합리적인 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하는 관리모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 친환경건축물인증 업무를 수행함에 있어서 주요 의사결정이 발생되는 지점들을 게이트웨이로 선정한 후, 시나리오 지향적 프로세스 모델 구현에 적합한 IDEF3 모델을 기반으로 하여 발주자의 업무 지원을 위한 관리체계를 구축하였다. 본 연구에서 제시된 IDEF3 모델기반 관리체계는 단순한 기능분석 위주의 기존 IDEF0 모델의 한계를 극복함으로써 발주자의 인증업무 관련 수행역량 제고를 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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