• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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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.

• 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.

• 한국조리학회지
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• 제19권2호
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• pp.190-202
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• 2013

인터넷이 발달하고 대중화됨에 따라 소비자들은 지출에 앞서 온라인 내 타인의 정보를 반영하고 활용한다. 본 연구에서는 사회과학 실험을 통해, 레스토랑 방문 계획을 가진 소비자들이 인터넷에서 1) 정보의 작성자가 누구인지에 따라(일반 익명의 소비자 또는 전문가), 2) 정보의 방향성에 따라(긍정적인 것 또는 부정적인 것) 레스토랑 방문의도와 정보의 신뢰도에 차이가 있는지를 알아보았다. 연구목적에 부합되도록 4개의 시나리오를 작성하였다. SPSS WIN(v.16.0)을 이용하여 빈도분석과 t-test등으로 분석하였다. 2(긍정적 정보vs. 부정적 정보)*2(소비자 작성 정보 vs. 전문가 작성 정보) 실험디자인을 통해 본 연구에서는 정보 작성자에 따른 레스토랑 방문의도(p<.001)와 정보의 신뢰정도(p<.001)에 유의한 차이가 있음을 보였다. 또한 각각 긍정적 정보와 부정적 정보를 읽은 실험참가자 사이에 레스토랑 방문의도(p<.001)와 정보의 신뢰도(p<.01)에는 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 그 밖의 연구 결과와 한계점, 후속 연구의 방향에 대해서도 논의하였다.

• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.994-1009
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• 2016

Applying the S-O-R Model within an online context, a hypothesized model incorporates three review characteristics (perceived concreteness, exaggeration, and sufficient quantity of reviews) for apparel products in order to present their impact on consumer perceptions of review usefulness and consumer attitude toward and patronage intent for the online stores hosting the reviews. An online survey of Korean women (N=299) reported their experiences in purchasing apparel products online and reading apparel reviews on a regular basis. Testing of the hypothesized model showed the usefulness of reviews were determined by two review characteristics (S: perceived concreteness and sufficient quantity of reviews); however, the negative effect of exaggerated reviews were insignificant. In addition, the perceived usefulness of reviews (O-cognitive) hosted by an online store influenced online store attitude (O-affective) which subsequently led to online store patronage intent (R). This study systemically advances online retail literature by showing how the characteristics of online reviews (as a part of the online store environment) can influence attitude toward online stores and patronage intent for online stores. Long term relationships with consumers can be achieved through the building of mechanisms to enhance the perceived usefulness of reviews by employing the strategies of hosting concrete reviews and offering a sufficient quantity of reviews. This study addresses removes research gaps by testing an adapted the S-O-R Model that frames review information as an element of an online store environment using a large sample.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.512-521
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• 2015

네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.29-50
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• 2023

Purpose The impact of online reviews is widely acknowledged, with extensive research focused on text-based reviews. However, there's a lack of research regarding reviews in video format. To address this gap, this study aims to explore the connection between company-sponsored product review videos and the extent of directive speech within them. This article analyzed viewer sentiments expressed in video comments based on the level of directive speech used by the presenter. Design/methodology/approach This study involved analyzing speech acts in review videos based on sponsorship and examining consumer reactions through sentiment analysis of comments. We used Speech Act theory to perform the analysis. Findings YouTubers who receive company sponsorship for review videos tend to employ more directive speech. Furthermore, this increased use of directive speech is associated with a higher occurrence of negative consumer comments. This study's outcomes are valuable for the realm of user-generated content and natural language processing, offering practical insights for YouTube marketing strategies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.58-68
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• 2019

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2014

전자 상거래 리뷰 정보에 대한 소비자들의 의존도가 증가하고 있다. 제품 리뷰는 잠재적인 고객의 구매 결정에 있어 중요한 결정 요소이다. 제품 리뷰는 또한 상품 제조사들이 자신들의 제품에 대한 문제점을 발견하고 자신들의 경쟁자들에 대한 경쟁 정보를 수집할 수 있도록 해준다. 불행히도 많은 온라인 제품 정보들이 그 제품에 대한 진짜 고객들에 의해 만들어지지 않은 것이라는 것은 잘 알려진 사실이다. 리뷰를 쓰는 사람들은, 특정 제품의 평판을 떨어뜨리기 위해 가짜로 부정적인 리뷰를 쓰거나, 특정 제품에 대해 부당하게 긍정적인 리뷰를 써서 그 제품을 홍보하기도 한다. 이러한 리뷰들을 가짜 리뷰라고 한다. 가짜 리뷰 판별 기법은 가짜 리뷰를 판별하고 삭제하여 진실한 리뷰들만 독자에게 제공하기 위한 기법이다. 현재까지 이 문제에 대한 연구는 많이 발표되지 않았다. 본 논문에서, 우리는 관련 연구들을 조사하고 가짜 리뷰 판별 기법들에 대해 간단히 조망해 보고자 한다. 웹 스팸 및 이메일 스팸과 같은 가짜 리뷰 판별과 관련된 연구들을 소개한다. 그리고, 가짜 리뷰들을 판별하기 위한 방법들을 소개하고 요약한다. 마지막으로 가짜 리뷰 판별에 대한 연구 추세들로 결론을 맺는다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.112-117
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• 2023

This study aims to find out what tourists' interests and perceptions are like through online big data. Big data for a total of five years from 2018 to 2022 were collected using the Textom program. Sentiment analysis was performed with the collected data. Sentiment analysis expresses the necessity and emotions of city tours in online reviews written by tourists using city tours. The purpose of this study is to extract and analyze keywords representing satisfaction. The sentiment analysis program provided by the big data analysis platform "TEXTOM" was used to study positives and negatives based on sentiment analysis of tourists' online reviews. Sentiment analysis was conducted by collecting reviews related to the city tour. The degree of positive and negative emotions for the city tour was investigated and what emotional words were analyzed for each item. As a result of big data sentiment analysis to examine the emotions and sentiments of tourists about the city tour, 93.8% positive and 6.2% negative, indicating that more than half of the tourists are positively aware. This paper collects tourists' opinions based on the analyzed sentiment analysis, understands the quality characteristics of city tours based on the analysis using the collected data, and sentiment analysis provides important information to the city tour platform for each region.