International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.44-47
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2024
With the advancement of Internet technology, online sales and purchases of products have become active. Along with this, the importance of user reviews is also being highlighted. Although user reviews are actively utilized for product sales and purchases, it is difficult to quickly and easily obtain useful information due to the abundance of user reviews. Therefore, prioritizing user reviews is a necessary service for customers that requires careful consideration. Metadata, which contains important information, can be effectively used to prioritize user reviews. However, it is crucial to select and use metadata appropriately according to the purpose. Lean Startup proposes a strategy of repeatedly correcting the problems of ideas or making early transitions to continue trying different approaches. In this paper, we propose a three-step method applying the Lean Startup process to analyze ways to prioritize user reviews using metadata: Build Priority, Measure Priority, Learn Priority.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.177-181
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2023
User reviews posted in the application market show high relevance with the satisfaction of application users and its significance has been proven from numerous studies. User reviews are also crucial data as they are essential for improving applications after its release. However, as infinite amounts of user reviews are posted per day, application developers are unable to examine every user review and address them. Simply addressing the reviews in a chronological order will not be enough for an adequate user satisfaction given the limited resources of the developers. As such, the following research suggests a systematical method of analyzing user reviews with a cost-benefit analysis, in which the benefit of each user review is quantified based on the number of positive/negative words and the cost of each user review is quantified by using function point, a technique that measures software size.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.46
no.2
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pp.115-132
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2012
The purpose of this study is to examine the current status of user-contributed reviews for the Next Generation Library Catalogs, and the potential impact of user reviews available from the external sources, including Amazon.com and GoodReads.com. During the period of February 16th through April 4th, 2012, the number of holding libraries and user-contributed reviews, tags and reading lists of ten selected books were examined from the WorldCat. Also the user-contributed reviews for the same books available from Amazon.com and GoodReads.com were examined, and a case of reviews for one book was analyzed. The result shows that only a few users participated in the WorldCat, and user-contributed reviews were rarely used, when compared with tags or reading lists. Several hundred to thousand user-contributed reviews for the same books were available from Amazon.com and GoodReads.com directly linked with bibliographic records. A case of one book from Amazon.com reveals the possibility of distorting the function of user-contribution. With the introduction of the function of user-contribution, it is expected that its growth rate should be carefully observed and its potential impact on users should be thoroughly and systematically analyzed in the near future.
In this paper, we proposed a multi-subject-level sentiment analysis model for user reviews using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method targeting user-generated content (UGC). Data were collected from users' online reviews of hotels in major tourist cities in the world, and 30 hotel-related topics were extracted using the entire user reviews through the LDA technique. Six major hotel-related themes (Cleanliness, Location, Rooms, Service, Sleep Quality, and Value) were selected from the extracted themes, and emotions were evaluated for sentences corresponding to six themes in each user review in the proposed sentiment analysis model. Sentiment was analyzed using a dictionary. In addition, the performance of the proposed sentiment analysis model was evaluated by comparing the emotional values for each subject in the user reviews and the detailed scores evaluated by the user directly for each hotel attribute. As a result of analyzing the values of accuracy and recall of the proposed sentiment analysis model, it was analyzed that the efficiency was high.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.198-202
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2020
User review sites are spaces where users can freely post and share their opinions, which are trusted by many people and directly influence sales. In addition, they overcome the limitations arising from existing requirements collection and are able to gather the needs of large numbers of different people at a low cost. Therefore, such sites are attracting attention as new spaces for understanding user needs. In a previous study, a user review analysis was attempted using 5W and 1H, and we inferred that a sentence containing "when" has special information based on the user experience. In addition, the requirements of the derivative activities in a user review can identify more user needs than the general requirements of derivative activities. In this paper, we propose a systematic method of deriving "when" sentences contain meaningful information from user reviews and converting them into use cases, which is one of the requirements of a specification method. This method converts unstructured data into structured data such that it can be included as the user requirements during software development from user comments expressed in natural language. This method will reduce project failures and increase the likelihood of success by enabling an efficient collection and analysis of user needs from valuable user reviews.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.389-392
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2020
The growth in social media, blogs and restaurant listing directories have led to increasing customer reviews about restaurants, their quality of food items and services available on the internet. These user reviews offer a massive amount of valuable information that can be used for various decision-making purposes. Currently, most food recommendation sites provide recommendation scores about restaurants rather than food items of the restaurant and the provided recommendation scores may be biased since they are calculated only from user reviews listed only in their sites. Usually, people wants a reliable recommendation about foods, not restaurant. In this paper, we present a reliable Korean food items rating method; we first extract food items by applying NER technique to restaurant reviews collected from many Korean restaurant recommendation web sites, blogs and web data. Then, we apply lexicon-based sentiment analysis on collected user reviews and predict people's opinions as sentiment polarity scores (+1 for positive; -1 for negative; 0 for neutral). Finally, by taking average of all calculated polarity scores about a food item, we obtain a rating to individual menu items of the restaurant. The proposed food item rating is more reliable since it does not depend on reviews of only one site.
Among the customer-oriented data used to comprehend the customer, the user review data has received much attention as it provides insights into customer opinion in a detailed and large-scale manner; many customers have come to rely upon and trust the user reviews. Many application developers are cognizant of the importance of user reviews, so they monitor and respond to these reviews. However, due to the absence of a systematic method, developers have been investing their time and money without clear correlation to the customer satisfaction. Therefore, this paper suggests a systematic method to select user reviews from the application market using the Kano Model that deals with customer satisfaction and service quality, thereby maximizing the customer satisfaction under the given time period and budget. This method is constructed in the following phases: the user review collection and requirement elicitation phase in which the developers collect user reviews from the application market and elicit requirements, the Kano Model application and selection phase in which the Kano Model is applied to the elicited requirements and selection occurs based on the quality type, and the stakeholder review and redefinition phase in which relevant personnel gather to review and redefine requirements from an internal perspective.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.4
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pp.189-194
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2024
Identifying customer needs and improving products and services accordingly is essential for survival and growth in modern business. It's important to do this successfully because it's directly related to increasing customer satisfaction and making the products more competitive. However, user reviews are characterized by unstructured data, which requires various stages of processing for analysis. Due to the need for specialized knowledge and skills to analyze reviews and apply appropriate solutions, small business owners often find it challenging to quickly adopt and reflect customer needs. Therefore, this paper proposes a method that utilizes ChatGPT to identify important and new words in user reviews to derive new customer needs.
This study applies topic modeling to uncover user experience and app issues expressed in users' online reviews of a fan community platform, Weverse on Google Play Store. It allows us to identify the features which need to be improved to enhance user experience or need to be maintained and leveraged to attract more users. Therefore, we collect 88,068 first-level English online reviews of Weverse on Google Play Store with Google-Play-Scraper tool. After the initial preprocessing step, a dataset of 31,861 online reviews is analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling with Gensim library in Python. There are 5 topics explored in this study which highlight significant issues such as network connection error, delayed notification, and incorrect translation. Besides, the result revealed the app's effectiveness in fostering not only interaction between fans and artists but also fans' mutual relationships. Consequently, the business can strengthen user engagement and loyalty by addressing the identified drawbacks and leveraging the platform for user communication.
Consumers have an increasingly active role in the marketing cycle, using social media channels to create, distribute, and consume digital content. In this context, this paper investigates the impact of user- and marketer-generated content on consumer purchase intentions and the approach to designing an effective social media marketing platform. Referencing a literature review of social media marketing and consumer purchase intentions, a case study of the social media-marketing platform, 0.8L, was undertaken using both qualitative and quantitative results through content analysis and a participatory survey. First, about 450 consumer reviews for ten sunscreen products posted on the 0.8L platform were compared with products' marketer-generated content. Next, 55 subjects participated in a survey regarding purchase intentions toward moisturizing creams on the 0.8L platform. The results indicated that user-generated content (i.e., texts and photos) provided more personal experiences of the product usage process, whereas marketers focused on distinctive product photos and features. Moreover, customer reviews (particularly high volume and narrative format) had more impact on purchase decisions than marketer information in the online cosmetics market. Real users' honest reviews (both positive and negative) were found to aid companies' prompt and straightforward assessment of newly released products. In addition to the importance of customer-driven marketing practices, distinctive user experience design features of a competitive social media-marketing platform are identified to facilitate the creation and sharing of sincere customer reviews that resonate with potential buyers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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