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Analysis of Reviews from Metaverse Platform Users Based on Topic Modeling

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  • 발행기관
    한국정보기술응용학회 바로가기
  • 간행물
    JITAM 바로가기
  • 통권
    Vol.31 No.3 (2024.06)바로가기
  • 페이지
    pp.93-104
  • 저자
    Jung Seung Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A453522

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원문정보

초록

영어
This study conducts an in-depth analysis of user reviews from three leading metaverse platforms - Minecraft, Roblox, and Zepeto - using advanced topic modeling techniques to uncover key factors for business success. By examining a substantial dataset of user feedback, we identified and categorized the main themes and concerns expressed by users. Our analysis revealed that common issues across all platforms include technical functionality problems, user engagement and interest, payment concerns, and connection difficulties. Specifically, Minecraft users highlighted the importance of adventure and creativity, Roblox users expressed significant concerns about security and fraud, and Zepeto users focused heavily on the fairness of the in-game economy. The findings suggest that for metaverse platforms to achieve sustained success, they must prioritize the resolution of technical issues, enhance features that foster user engagement, ensure reliable connectivity, and address platform-specific concerns such as security for Roblox and payment fairness for Zepeto. These insights provide valuable guidance for developers and business strategists, emphasizing the need for robust technical infrastructure, engaging and diverse content, seamless user access, and transparent and fair economic systems. By addressing these key areas, metaverse platforms can improve user satisfaction, build a loyal user base, and secure long-term success in an increasingly competitive market.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Research
2.1 Metaverse
2.2 Text Mining-Based Metaverse Analysis
3. Methodology
3.1 Data Collection and Preprocessing
3.2 Topic Modeling Analysis Procedure
4. Analysis Results
4.1 Analysis Results of Minecraft Platform Reviews
4.2 Analysis Results of Roblox Platform Reviews
4.3 Analysis Results of Zepeto Platform Reviews
5. Conclusion and Business Implications
5.1 Conclusion
5.2 Business Implications
References

키워드

Metaverse Topic Modeling User Reviews LDA (Latent Dirichlet Allocation) Platform Success Factors

저자

  • Jung Seung Lee [ Associate Professor, School of Business, Hoseo University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보기술응용학회 [The Korea Society of Information Technology Applications]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 정보기술 관련 분야의 연구 및 교류를 촉진하여 국가 및 기업정보화 발전에 공헌함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    JITAM [Journal of Information Technology Applications and Management]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1598-6284
  • eISSN
    2508-1209
  • 수록기간
    1999~2026
  • 십진분류
    KDC 005 DDC 005

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