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초록

한국어

본 연구는 정서 지원 애완용 로봇에 대한 소비자의 담론을 살펴보고 키워드를 통해 해당 제품에 대한 노년 소비 자의 반응을 파악하고자 아마존 사이트 내 하즈브로(Hasbro)의 Companion Pets 제품 사용에 대한 미국 소비자들의 리뷰를 수집하고, R을 이용하여 단어 빈도분석, 토픽모델링 LDA 분석을 실시하였다. 첫째, 키워드 빈도분석 결과 애완 용 로봇의 형태가 실제 동물과 유사한지에 대한 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 토픽모델링 결과 5개의 토픽으로 인지, 감정, 행동적 반응이 도출되었으며 이는 긍정 및 부정으로 크게 분류되었다. 셋째, 소비자와 애완용 로봇의 상호작 용에 영향을 미치는 사용자, 제품 및 환경적 특성이 확인되었다. 애완용 로봇은 반려동물을 키우기 어려운 사람들이 이를 대체하기 위하여 사용하고, 인지적 어려움이 있는 노년 소비자와 신체적 어려움이 있는 소비자가 이를 이용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 정서 지원 기능을 수행하는 애완용 로봇에 대하여 이해 하고, 소비자의 효용을 극대화하는 서비스를 제공하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

영어

This study explores consumers’ responses to socially assistive robotics by using text-mining method focusing on Companion Pets from Hasbro as it gives emotional support. We conducted text frequency analysis, LDA analysis using R programming. The key findings are 1)the most frequently used words the mimicry of living pets and the appearance of companion pets, 2)the five topics were derived from the LDA analysis and classified keywords in each topic split between positive and negative, 3)user, product, environment affect the interaction between consumer and companion pets, 4)consumers who have difficulty in cognition and physical conditions use companion pets to replace living pets. This study provides an understanding of consumer responses in companion pets and gives practical implications that may improve the efficacy of usage for consumers and understand the companion robot, which provides emotional support in COVID-19.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 애완용 로봇
2.2 사용자와 애완용 로봇 간 상호작용 관련 연구
2.3 잠재디리클레할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 토픽모델링
3. 연구 방법
3.1 연구 문제
3.2 분석 대상과 자료 수집
3.3 데이터 전처리 과정
3.4 LDA 및 LDAvis
4. 연구 결과
4.1 출현한 단어 빈도 분석
4.2 LDA 결과
4.3 노년 소비자들의 애완용 로봇과 상호작용을 통한 경험
4.4 노년 소비자와 애완용 로봇 간 상호작용에 미치는 요인 추출
5. 결론
REFERENCES

저자

• 정예은 [ Yea-Eun Chung | 성균관대학교 소비자학과/소셜이노베이션융합전공 석사과정 ]
• 이유림 [ Yu Lim Lee | 성균관대학교 소비자학과 박사수료 ]
• 정재은 [ Jae-Eun Chung | 성균관대학교 소비자학과/소셜이노베이션융합전공 교수 ] Corresponding Author

참고문헌