• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.76-85
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• 2012

오피니언마이닝 기법은 대량의 고개리뷰들에 나타나는 핵심개체 또는 속성들에 대하여 고객들이 느끼는 긍정 또는 부정의 정도를 계산할 수 있지만, 그 분석능력이 단순하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰들에 대하여 다차원적으로 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 기존의 OLAP기법을 텍스트 데이터형에 적용할 수 있도록 수정하였다. 다차원 분석모델은 명사축과 형용사축, 문서축으로 구성되는 3차원 공간 개념을 4개의 관계형 테이블로 실체화 한 것이다. 다차원 분석모델은 기존의 오피니언마이닝, 정보요약, 클러스터링 알고리즘들을 융합할 수 있는 새로운 틀이라는 점에서 그 가치가 있다. 본 논문에서 제안한 다차원 분석모델과 알고리즘들을 실제로 구현하여 온라인 고객리뷰에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권148호
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• pp.94-96
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• 2005

최근 온라인 게임계는 복고열풍이 화두다. 지난 2000년 3D 온라인 게임이 처음 등장한 이후 온라인게임 시장의 주류가 3D 게임으 로 바뀌면서 2D 기반의 온라인게임들은 점차 그 자취를 감추기 시작했다. 그러나 지난 해 말부터 이런 변화에 역행하는 게임들이 하나 둘씩 등장하기 시작했다. 세련되고 실감나는 그래픽과 화려한 이펙트, 커다란 스케일 등을 포기하고 게임들이 다시 2D와 횡스크롤 진행 등과 같은 3D 게임 이전의 과거로 회귀하고 있는 것이다. 2D 게임의 향수와 예전 오락실에서 즐기던 추억을 동시에 갖추고 있는 것으로 평가받고 있는 던전앤파이터를 분석했다.

• 유통비즈니스리뷰
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• 2호
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• pp.49-63
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• 2002

최근 인터넷 상거래가 급속히 확산되면서 기업의 경쟁이 실물세계와 가상세계에서 발생하는 현상이 전개되고 있다. 즉, 유통경로의 측면에서 볼 때 기존의 물리적 세계에 존재하는 전통적인 유통경로와 사이버공간에 존재하는 가상 유통경로가 서로 경쟁하는 형국이 벌어지고 있는 것이다. 온라인 유통경로가 활성화 되면서 두 유통경로간의 갈등양상도 나타나고 있다. 예를 들어, 자동차, 보험, 증권 등의 업종에서 온라인 경로를 통한 판매는 즉각적으로 오프라인 영업사원들의 반발을 불렀다. 컴팩의 경우는 자기 웹사이트나 대리점보다 더 싸게 자사제품을 판매하는 온라인 쇼핑몰에는 제품공급중단을 선언하기도 했다.(중략)

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.30-40
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• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.145-164
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• 2023

외식 경험에 대한 온라인 리뷰의 확산은 특히 해외 관광객의 음식점 선택에 중요한 영향을 주고 있다. 선행 연구는 음식의 질, 서비스, 분위기, 가격을 음식점 선택의 중요 요인으로 식별해왔다. 하지만, 이러한 4개의 대표적 요인 이외에 관광객의 음식점 선택에 중요한 영향을 미칠 수 있는 문화적 요인에 대한 연구는 크게 주목받지 못하였다. 본 연구는 중국인 관광객이 dianping.com에 게시한 76개 한식당에 대한 온라인 리뷰 10,000건 이상을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 해외 여행 맥락에서 관광객의 음식점 선택에 대한 문화적 요인의 영향을 탐색하였다. 연구 결과, 문화적 요인인 한류가 중국인 관광객의 한식당 경험과 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 냉면, 비빔밥, 떡, 족발, 김치찌개 등 한식 관련 단어는 모든 리뷰 주제에 걸쳐 등장했다. 본 연구 결과는 텍스트 마이닝을 활용하여 음식점 선택과 관광객의 만족도에 대한 문화적 요인의 중요한 역할을 식별함으로써 기존 문헌에 기여한다. 해당 연구 결과는 많은 중국인 관광객을 유치하기 위한 실질적인 지침을 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.845-854
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• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.13-16
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• 2024

온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.511-521
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• 2020

본 연구는 온라인상에서 판매되는 동일한 제품들이 각각 다른 가격으로 판매되는 현상에 영향을 조망하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해서 온라인상에서 가격 분산에 대한 영향을 미치는 4가지의 요인을 중심으로 탐색적인 연구를 진행하였다. 첫째로 제품의 고유 속성인 제품의 평균가격, 최고가격, 최저가격, 둘째로 시장요인인 출시연도, 출시개월 수, 공급업체 수 셋째로는 소비자요인인 해당 제품에 대한 리뷰수와 평가태도 등의 요인들이 가격분산에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것을 본 연구의 초점으로 설정하였다. 연구의 분석을 위해 온라인의 가격비교 사이트 중에서 대표적인 서비스인 다나와를 통해서 대상제품군을 선정하였다. 먼저 제품군을 제품 컨셉에 따라서 효용적 개념의 제품과 쾌락적 개념의 제품군으로 구분하여 효용적 개념의 제품군으로 노트북, 세탁기 그리고 쾌락적 컨셉의 제품군으로 백팩과 운동화를 각각 200개씩 전체적으로 유효 표본을 400개를 선정하여 분석하였다. 분석 결과 효용적 컨셉의 제품은 평균가격, 최고가격, 최저가격, 출시연도, 유통점 수, 리뷰의 수가 가격분산에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 쾌락적 컨셉의 제품군은 평균가격, 최고가격, 최저가격, 출시연도, 유통점 수, 리뷰 및 평가가 가격 분산과 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 온라인 가격분산 현상을 확인할 수 있었으며 이와 관련된 변수들도 검증할 수 있었다. 유통점 마케팅 담당자들 관점에서는 가격분산을 유지하기 위해서 역시 이러한 변수들을 고려해서 전략을 수립할 필요가 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.93-104
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• 2021

영화 흥행에 영향을 미치는 온라인 구전의 양과 방향성에 관한 선행연구들의 거의 대부분은 Yahoo Movies, IMDB.com, 네이버 영화 등에서 제공하는 실제 온라인 데이터(2차 데이터)를 사용하였다. 그러나 실제 온라인 데이터는 구전 제공자와 구전 수용자의 심리 변수나 특성 정보를 파악하기가 어렵기 때문에 실제 데이터를 사용한 선행연구들에서는 구전의 양 및 방향성과 소비자의 심리 변수 간의 인과관계를 파악할 수가 없었다. 본 연구에서는 선행연구의 이러한 한계를 보완하여 실제 데이터 대신에 설문조사를 통해 기존에 검증되지 않은 인과관계모형으로서 구전의 양과 방향성이 소비자 심리 변수이며 대표적인 구전 정보 특성인 리뷰 신뢰성을 매개변수로 하여 영화 관람의도에 미치는 직·간접적인 영향력을 검증하였다. 연구결과, 구전의 양과 방향성이 관람의도에 미치는 총효과는 각각 유의하였다. 그러나 구전의 양은 리뷰 신뢰성을 통해 관람의도에 미치는 간접적인 효과만이 유의한 반면에(완전매개효과), 방향성은 직접효과와 간접효과가 모두 유의한(부분매개효과) 차이가 나타났다. 이러한 연구결과에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.155-172
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• 2021

최근 온라인 상품 구매의 증가로 인해 사용자의 선호에 맞는 상품을 추천해주는 시스템이 지속적으로 연구되고 있다. 추천 시스템은 사용자들에게 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하는 시스템으로 사용자가 상품에 남긴 평점을 이용한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 협업 필터링에서 상품 간의 유사도 계산은 시간이 많이 소요되는데, 특히 리뷰 데이터와 같은 빅데이터를 사용할 경우 더욱 많은 시간을 소요한다. 그래서 본 연구에서는 리뷰 데이터 마이닝을 이용하여 상품 간의 유사도 계산을 빠르게 수행할 수 있으면서 정확도를 높일 있도록 2단계(2-Phase) 방법을 이용한 하이브리드 추천시스템 방식을 제안한다. 이를 위해 온라인 전자책 상거래 상점인 아마존 킨들 스토어(Amazon Kindle Store)의 약 98만 개의 온라인 소비자 평점과 리뷰 데이터를 수집하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 사용자의 평점과 리뷰를 단계적으로 반영한 하이브리드 추천 방식이 전통적인 추천 방식과 비교하여 추천 시간은 비슷하였으나 높은 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 사용자가 선호하는 상품을 빠르고 정확하게 추천함으로써 고객의 만족을 높여서 기업의 매출 증대에 기여할수 있을 것으로 기대된다.