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인터넷 기술이 점차 고도화되고, 스마트 모바일 기기 보급률이 증가함에 따라 날이 갈수록 온라인 전자상거래 시장이 확대되어 활성화되고 있다. 상거래를 위한 대부분의 웹 사이트에서는 실제 상품 이용고객들이 해당 상품에 대한 리뷰와 평점을 남길 수 있는 공간을 마련하여 소비자와의 소통창구로 이용하고 있다. 이러한 리뷰 게시판은 기업에 제품 또는 서비스의 상대적 위치나 평판, 개선점 등을 고려하기 위한 중요한 정보 원천을 제공하는 동시에 예비소비자에게는 상품구매를 결정하는 데에 가장 실용성 있는 정보를 전달하는 주체로써 기능한다. 제품구매나 서비스 이용을 주저하는 대부분의 고객은 기업이 제공하는 상품정보 외에 해당 상품의 현실적 가치는 어느 정도인지 실제 그 유용성에 대한 불확실성을 조금이라도 더 해소하기 위하여 앞선 이용자들의 피드백에 귀 기울일 수밖에 없다. 따라서 고객이 상품의 구매 여부를 고려하고, 결정하는 데에 있어 사용자의 리뷰와 평점은 주요한 요인으로 작용하고 있다. 그러나 평점을 요구하는 리뷰 게시판의 경우 만족도를 직관적으로 알 수 있다는 장점이 있지만, 리뷰 작성 시 평점 기재를 누락하거나 리뷰 내용과 상이한 평점을 표기하는 경우가 다수 있으며 정량적 평가를 위한 수치화 과정에 있어 개인에 따라 상이한 기준으로 점수가 매겨져 다소 일관성 없는 정보를 전달할 여지가 존재한다. 이에 본 연구에서는 사용자 리뷰를 대상으로 텍스트 분석을 시행하고, 평점 분류예측을 위한 모델을 구축한다. 단어별 품사, 빈도수, 긍정/부정 감성어 등을 고려하여 평점과 연관 가능한 단어들을 추출한 후, 분류를 위한 입력변수로 사용한다. 분류기로는 나이브 베이즈 등의 통계기법 기반 알고리즘과 서포트 벡터 머신(SVM), 인공신경망 등의 기계학습 알고리즘으로 리뷰 텍스트 기반 평점분류모델을 구축하고, 그 예측력을 비교하여 온라인 채널을 통한 소비자 구전정보의 정확성 및 신뢰성 제고를 위한 접근법을 모색하고자 한다.

저자

• 유지은 [ 이화여자대학교 ]
• 채상미 [ 이화여자대학교 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658