Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.409-418
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2015
SNS 등 온라인에 쏟아지는 고객의 감성분석을 활용하여 마케팅 등 다양한 분야에서 성과를 내고 있다. 고객의 제품사용 후기 데이터를 수집하여 신제품의 마케팅 전략과 제품개선 방안을 도출하고 있으며, 선거철에는 유권자들의 마음을 실시간으로 읽어서 선거 전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 온라인 상에서 충북관광에 관한 글들을 수집하여 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석함으로써 충북관광을 위한 홍보전략과 관광진흥 정책을 수립하는 방안을 제시한다. 사용된 데이터는 주요 블로그, 뉴스, 관광관련 공공 데이터 등이며, 충북전역의 관광지를 대상으로 한다. 분석결과 충청북도 북부지역의 관광지들이 주요 이슈 관광지로 나타났으며, 관광지별로 연관 관광지와 연관 키워드들이 분석되었다. 또한, 주요 관광지별 감성분석을 통하여 긍/부정 현황과 그 원인을 파악할 수 있도록 하였다. 특히 이들 분석에 다차원 분석 기법을 연계함으로써 관광관련 텍스트 정보를 다각도로 분석하여 전략을 수립하는데 활용할 수 있도록 하였다.
시대에 따라 변화하는 공원 이용자들의 다양한 활동을 반영하고, 공원의 특성에 따라 미래의 공원설계와 관리 방향성을 제시하기 위해 공원 만족도, 선호도, 이용 후 평가 등 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이러한 선행 연구는 주로 설문 조사를 이용하였는데, 설문은 적절한 표본 설정을 통해서 이용자로부터 직접 의견을 청취할 수 있는 좋은 방법이지만, 비용과 시간이 많이 소요되는 단점이 있고, 나아가 빠르게 변화하는 공원의 이용 행태를 파악하기에는 부족하다. 본 연구는 다양한 분야에서 새롭게 활용되고 있는 제3세대 SNS 데이터를 활용하여 공원 유형별 이용 행태, 새로운 이용 행태, 만족도 등을 비교 분석하고 시사점을 논의하였다. 이를 위해서 제3세대 SNS로 대표되는 인스타그램과 구글 콘텐츠를 활용하였다. 인스타그램에서는 공원 이용자가 올린 키워드와 사진을 분류하여 정보를 추출하였으며, 구글에서는 이용 시간과 후기를 비교 분석하였다. 공원 간 비교 연구 결과, 주거지 인접형 공원은 가족과 나들이하거나 공원 내 시설에서 이루어지는 프로그램을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 상업지 인접형 공원에서는 상업지역와 연계된 먹는 활동과 공원 내 오픈스페이스와 시설 내 프로그램이 적절하게 이용되는 현상을 확인하였다. 독립형 공원인 한강공원의 경우에는 다양한 운동, 풍경 감상 활동이 빈번히 이루어지고 있었다. 또한 각 공원의 유형별로 동반 유형이 다르게 나타났으며, 새로운 이용 행태가 나타나는 현상을 확인하였다. 이처럼 SNS 데이터는 공원의 이용 행태와 만족요인을 실시간으로 파악할 수 있는 근거를 마련해 주며, 새로운 기술과 정책 도입에 따른 공원의 이용 행태 변화를 파악하여 추후 공원설계와 공원관리의 방향성을 수립하는데 있어 중요한 정보를 제공하는 효과적인 방법으로 활용될 수 있다.
SNS는 신속성과 확정성이 높아 긴급한 상황 속에서 정보를 빠르게 전달하는 데 유용한 수단이다. 특히 재난이나 사고 발생시 SNS를 통해 피해자의 안부확인수단, 상황파악과 같은 중요한 정보를 근접한 시각에서 정확하게 자세하게 관련 정보를 전달해 줄 수 있어 기존의 미디어가 하지 못한 역할을 보완할 수 있다. 본 연구의 목적은 국내외 재난기관 SNS 운용현황의 비교분석을 통해 국내재난기관에서 SNS를 효과적으로 활용하기 위한 시사점을 도출함으로써 재난관리업무의 효용성을 도모하는데 기여하고자 하는 것이다. 이를 위해 미국의 FEMA, 일본의 FDMA, 중앙방재회의와 한국의 국민안전처의 트윗을 수집하였으며, 이에 대한 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 피드백 분석은 월별 이용자 피드백 수를 정량화함으로써 트윗에 대한 이용자의 만족도를 파악하는데 목적이 있다. 시계열 분석에서는 국가별로 일정 기간에 걸친 트윗 수와 피드백 지수, 그리고 키워드를 분석함으로써 피드백 지수가 높은 정보의 원인과 기관이 이용자에게 제공해야할 정보의 내용을 파악하고자 하였다. 정보유형분석은 이용자의 관심도가 높은 트윗의 정보유형을 분석함으로써 기관이 이용자에게 제공해야할 정보의 유형을 파악하는데 목적이 있다. 이를 통해 한국 국민안전처 트위터의 활용 및 개선방안을 제언하고자 한다.
스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.
우리가 SNS상에서 흔하게 접하는 온라인 리뷰에는, 소비자들의 선호도에 영향을 미치는 다양한 평가정보가 복합적으로 포함되어 있지만 이를 매우 간단한 형태의 수치(또는 평점)로 제공하는 것이 일반적이다. 이러한 리뷰에서, 소비자가 원하는 구체적인 정보를 얻고, 이를 구매를 위한 판단에 활용하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 한국어로 작성된 음식점 리뷰를 대상으로, 감성분석을 수행하여 평가항목별로 세분화된 평점을 제공 가능한 예측 방법론을 제안한다. 이를 위해, 음식점의 주요 평가항목으로 '음식', '가격', '서비스', '분위기'를 선정하고, 평가항목별 맞춤형 감성사전을 새롭게 구축한다. 또한 평가항목별 리뷰 문장을 분류하고 감성분석을 통해 세분화된 평점을 예측하여 소비자가 의사결정에 활용 가능한 추가적인 정보를 제공한다. 마지막으로, MAE와 RMSE를 평가지표로 사용하여 기존의 연구보다 제안기법의 평점 예측 정확도가 향상되었음을 보이며, 제안 방법론의 활용 사례도 제시한다.
본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.
As social distancing strengthened after the COVID-19 incident, people looked for things they could do alone. Additionally, as people have more financial resources, they purchase products they had previously considered purchasing, and the phenomenon of giving gifts to oneself has also appeared. Accordingly, this study analyzed fashion product reviews of KakaoTalk Gift, the service to exchange gift via SNS mobile app, to discover the phenomenon of self-gifting and the differences from interpersonal-gifting. For post-hoc data, in collected 18,354 pieces after excluding unnecessary data using a Python-based web crawling technique. The self-gifting behavior of KakaoTalk Gift different from the previous study for self-gift. Regardless of the gift-giving contexts, it determines that most self-gift products are material items. There are differences in product types and price levels when choosing gifts for others and oneself. As a self-gift, people typically buy luxury jewelry and branded bags/wallets to wear and show off. As interpersonal, among fashion products, people usually buy beauty products that reflect less personal tastes. When gift-giving to others, people buy products to appropriate prices to reduce the burden on both. When gift-giving to oneself, people buy wanted products regardless of the price. This study is significant because it suggests a new direction in self-gift research by limited online places to give gifts.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.341-348
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2021
The aim of this study is to fill gaps in emerging empirical evidence and negative electronic word of mouth (NeWOM) in repurchase intention (RI) moderated by the roles of social network sites (SNS) and company mitigation response (CMR). This type of research is descriptive. The sample used in this study is online consumers who buy energy drinks, based on the questionnaire obtained by 145 respondents. Based on the results of testing the estimation of the structural equation model, it was found that the negative variable brand experience sharing had no significant effect on NeWOM; the negative variable electronic reviews had a significant effect on the electronic word of mouth variable, the negative variable electronic reviews had a significant effect on the negative electronic variable word of mouth, the variable intensity of the use of social networking sites can strengthen the direction of the causal influence between the negative variables sharing brand experiences on negative electronic words of mouth. The variable social networking sites usage intensity can strengthen the direction of the effect of causality between negative electronic review variables on negative electronic word of mouth, the negative brand experience sharing variable does not have a significant effect on the repurchase intention variable.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.
빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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