• 정보관리연구
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• 제43권1호
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• pp.109-134
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• 2012

본 연구에서는 최근 모바일 산업의 화두인 애플리케이션 마켓에서의 구전 수용 과정에 초점을 두고, 구전 커뮤니케이션의 주요 특성이 구전 정보의 신뢰와 구전 수용 과정에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 애플리케이션 시장에 대한 이해와 온라인 구전 커뮤니케이션 및 정교화 가능성 모델에 대한 선행연구를 기반으로 온라인 구전 수용의 영향 요인들을 도출하고, 연구가설을 설정하였다. 모바일 애플리케이션 마켓에서 리뷰를 이용해 본 경험이 있는 스마트폰 사용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 모바일 애플리케이션 마켓에서 소비자들이 온라인 리뷰를 수용하기 위한 선행 요인으로 리뷰에 대한 신뢰를 제시하였고, 신뢰를 느끼기 위해서 리뷰내용의 품질에 대한 긍정적 평가와 전달되는 설명의 선명함, 의견의 중립성이 필요함을 실증적으로 증명하였다. 본 연구의 이론적 시사점은 구전에 대한 연구들을 바탕으로 다른 온라인 매체에 비해 상대적으로 의사 결정을 위한 판단 단서가 적은 모바일 애플리케이션 마켓이라는 환경에서 구전 신뢰에 영향을 줄 수 있는 변인들을 찾고 이를 개념화한 데 있으며 실무적 관점에서 보면, 온라인 리뷰 수용의 선행 요인들을 살펴보면서 어떠한 속성을 기업이나 개발자들이 전략적으로 활용할 수 있는지 시사점을 제시했다고 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.339-343
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• 2017

상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 거짓된 후기는 리뷰 스팸이라고 불리는데, 제품을 홍보하거나, 평판을 훼손하기 위해 작성된다. 이는 제품의 판매량에 직접 영향을 미치기 때문에 이러한 리뷰 스팸을 탐지할 필요가 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기존 연구에서 제안된 방법은 모두 외국 사이트에서만 평가되었다. 따라서, 본 논문에서는 리뷰 스팸을 탐지하는 기존 방법의 소개와 더불어 네이버 쇼핑의 리뷰 특성을 파악하고, 리뷰 스팸을 탐지하는 여러 가지 방법을 네이버 쇼핑에 적용하여 성능을 평가하였다.

• KDI북한경제리뷰
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• 제23권12호
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• pp.78-82
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• 2021

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.229-251
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• 2022

온라인 리뷰는 제품에 대한 이전 구매자들의 경험을 제공함으로써 다른 소비자들이 합리적인 구매 의사결정을 하는데 유용하게 활용되고 있다. 하지만 온라인 리뷰가 제품의 질과 특성을 정확히 반영하지 않고 편향되어 작성된다면 온라인 리뷰를 더이상 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 온라인 리뷰의 편향 중 하나인 과소보고 편향의 특성을 실증 데이터를 통해 살펴보고자 한다. 구체적으로 온라인 게임 플랫폼인 스팀의 14,165개의 리뷰 데이터를 활용하여 과소보고하는 성향을 지니는 리뷰어의 특성을 살펴보고자 하였다. 분석결과, 과소보고하는 리뷰어는 주로 추천 의도를 담은 리뷰를 작성하고, 게임 출시일로부터 짧은 기간 안에 리뷰를 작성하나 다소 긴 시간동안 게임을 플레이한 후 리뷰를 작성하는 경향이 있으며, 높은 가격의 게임을 구매했을 때 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 과소보고하는 리뷰어의 특성을 탐색적으로 살펴보았기에 과소보고 편향에 대한 이해를 확장시키는 기초 연구로서 의미를 지닐 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 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.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.269-286
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• 2021

최근 코로나19 여파로 언택트 및 온택트 소비 문화가 확산되면서, 커머스 및 유통 산업에서는 실시간 스트리밍 방송 형태로 고객들과 소통하며 쇼핑이 이뤄지는 '라이브 커머스'가 부상하고 있다. 라이브 커머스는 온라인 쇼핑의 편의성을 누리는 동시에 마치 오프라인 매장에서 직접 구매하듯이 방송진행자와 실시간 소통하며 언택트 쇼핑을 보다 현실감 있게 즐길 수 있는 환경을 제공하여 앞으로 그 이용이 더욱 확대될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 라이브 커머스의 특징을 기반으로 라이브 커머스를 통한 구매의도 증가에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하고 그 영향력을 검증하였다. 특히 본 연구에서는 라이브 커머스의 특징으로 강력한 상호작용성, 리얼한 현장감, 상품에 대한 신뢰도 높은 상세한 리뷰 제공에 초점을 두고 이들 요인들을 다차원적으로 고찰하였다. 본 연구는 라이브 커머스 실 사용자를 대상으로 데이터를 수집하여 라이브 커머스의 이용 활성화 요인을 실증적으로 분석함으로써, 언택트 시대 새롭게 변화된 커머스 환경에서의 지식경영을 위한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1-8
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• 2019

최근 '바이럴 마케팅' 으로 인해서 홍보에만 치중하는 블로그 게시물 등으로 인해 소비자의 불신이 깊어졌다. 또한, 이용후기를 거짓으로 작성하거나, 과장 확대하는 등의 마케팅 사업은 신문이나 TV 광고에 비해 가격이 저렴하면서도 효과가 커 각광받는 사업 중 하나로서 광고비 규모는 2016년 기준 '3조 3941억'으로 주요 광고수단으로 자리잡고 있다. 이러한 '바이럴 마케팅'으로부터 정보를 걸러주는 도구가 필요한 인터넷 환경이 되었다. 본 논문에서 제시하는 가짜 리뷰 필터링 어플리케이션 ADDAVICHI는 사용자가 '이벤트', '맛집' 등의 컨텐츠를 검색하면 블로그 키워등, 총 검색수, 신뢰도, 만족도 등을 추출하고 분석하여 제시한다. 신뢰도는 블로그에 있는 광고게시물 수와, 전체 게시물 수를 보여주고, 만족도는 신뢰도에서 걸러진 청정 게시물을 긍정 게시물과 부정게시물로 나눠서 보여준다. 마지막으로 키워드는 긍정 게시물에서 나온 리뷰 상위 세 단어 리스트를 보여준다. 이러한 방법으로 사용자가 광고 글로부터 벗어나서 정보를 해석할 수 있도록 지원한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.35-56
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• 2023

정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.