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Applying Academic Theory with Text Mining to Offer Business Insight : Illustration of Evaluating Hotel Service Quality

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    Asia Pacific Journal of Information Systems KCI 등재 SCOPUS 바로가기
  • 통권
    제29권 제4호 (2019.12)바로가기
  • 페이지
    pp.615-643
  • 저자
    Choong C. Lee, Kun Kim, Haejung Yun
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A367250

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원문정보

초록

영어
Now is the time for IS scholars to demonstrate the added value of academic theory through its integration with text mining, clearly outline how to implement this for text mining experts outside of the academic field, and move towards establishing this integration as a standard practice. Therefore, in this study we develop a systematic theory-based text-mining framework (TTMF), and illustrate the use and benefits of TTMF by conducting a text-mining project in an actual business case evaluating and improving hotel service quality using a large volume of actual user-generated reviews. A total of 61,304 sentences extracted from actual customer reviews were successfully allocated to SERVQUAL dimensions, and the pragmatic validity of our model was tested by the OLS regression analysis results between the sentiment scores of each SERVQUAL dimension and customer satisfaction (star rates), and showed significant relationships. As a post-hoc analysis, the results of the co-occurrence analysis to define the root causes of positive and negative service quality perceptions and provide action plans to implement improvements were reported.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review and Methodological Framework
2.1. Current Status of Text Mining and Academic Research
2.2. Theory-based Text Mining Framework(TTMF)
Ⅲ. Illustration: Evaluating the Service Quality of Hotels in Seoul
3.1. TTMF Implementation
3.2. Comparative Findings between TTMF and a Data-driven Approach
Ⅳ. Conclusion
4.1. Research Findings
4.2. Theoretical Contribution
4.3. Practical Implications
4.4. Limitation of the Study and Further Directions
Acknowledgement

키워드

Text Mining Theory-based Text Mining Framework (TTMF) SERVQUAL Text Classification Sentiment Analysis

저자

  • Choong C. Lee [ Professor, Graduate School of Information, Yonsei University, Korea ]
  • Kun Kim [ M.S. Student, Graduate School of Information, Yonsei University, Korea ]
  • Haejung Yun [ Assistant Professor, College of Science & Industry Convergence, Ewha Womans University, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    Asia Pacific Journal of Information Systems
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-5404
  • eISSN
    2288-6818
  • 수록기간
    1990~2026
  • 등재여부
    KCI 등재,SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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