Earticle

초록

한국어

코로나19로 인한 팬데믹 상황에서도 여전히 여행에 대한 욕구와 수요가 시장에 존재하고 있다. 이러한 상황에서 정보기술(IT)의 발달로 인해 온라인에 대한 접근성과 유용성 및 디지털 기기의 활용도 함께 증가하였고, 비대면으로도 새로운 경험을 얻을 수 있는 ‘온라인 체험(Online Experience)’ 시장이 급격하게 성장하였다. 본 연구는 AirBnB 온라인 체험 서비스에서 서비스제공자(Provider-oriented)와 서비스이용자(User-oriented)에 의해 생성된 정형 및 비정형 데이터가 고객만족에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 파이썬 웹크롤러로 수집되었으며, 주요 변수인 비정형 데이터는 전처리와 감성분석을 거쳐 회귀분석에 사용되었다. 분석 결과, 주요변수인 호스트가 생성한 체험 소개 글, 호스트 소개글과 같은 비정형 데이터는 텍스트의 생성 목적에 따라 주관도(Subjectivity)가 다르게 나타나며, 체험 소개글은 주관적일수록, 호스트 소개글은 객관적일수록 고객 만족에 유의한 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 에어비앤비 온라인 체험에 참여한 게스트가 생성한 정형 데이터는 다른 게스트의 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 온라인 공유경제 플랫폼 이해관계자 및 온라인 체험 지식경영에 관심을 갖는 연구자에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

영어

The development of information technology(IT) has brought so-called “online experience” to satisfy our daily needs. The market for online experiences grew more during the COVID-19 pandemic. Therefore, this study attempted to analyze how the features of online experience services affect customer satisfaction by crawling structured and unstructured data from the online experience web site newly launched by Airbnb after COVID-19. As a result of the analysis, it was found that the structured data generated by service users on a C2C online sharing platform had a positive effect on the satisfaction of other users. In addition, unstructured text data such as experience introductions and host introductions generated by service providers turned out to have different subjectivity scores depending on the purpose of its text. It was confirmed that the subjective host introduction and the objective experience introduction affect customer satisfaction positively. The results of this study are to provide various implications to stakeholders of the online sharing economy platform and researchers interested in online experience knowledge management.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 온라인 공유경제와 에어비앤비에 대한 연구
2.2 온라인 체험에 대한 연구
2.3 온라인 리뷰 데이터와 고객만족에 관한 연구
2.4 감성분석과 워드 클라우드에 관한 연구
2.5 토빗 회귀분석 (Tobit Regression)
Ⅲ. 연구방법
3.1 데이터 수집 및 변수의 조작적 정의
3.2 감성분석과 워드클라우드
3.3 일반선형회귀분석과 토빗회귀분석
Ⅳ. 분석 결과
4.1 기초통계량
4.2 상관관계 분석
4.3 워드 클라우드
4.4 리뷰 감성에 대한 일반회귀분석
4.5 평점에 대한 토빗회귀분석
4.6 추가 분석: 로지스틱 회귀분석
V. 결론
5.1 연구결과 요약
5.2 기여도
5.3 한계점 및 추후 연구 방향
참고문헌
Abstract

저자

• 서예은 [ Yeeun Seo | 한양대학교 경영대학 석사 ]
• 이상용 [ Sang-Yong Tom Lee | 한양대학교 경영대학 교수 ] 교신저자

참고문헌