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초록

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별점은 소비자의 의견을 직관적으로 전달하는 평가 도구로, 판매자의 상품 및 서비스 평판 예측에 기여한다. 특히 온라인 리뷰에서는 별점이 텍스트 리뷰와 병행하여 제공됨에 따라 소비자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미친다. 하지만, 평가 기준 및 표현 방식의 주관성으로 인해 소비자가 동일한 별점을 부여하더라도 별점이 내포하는 의미와 텍스트 리뷰의 내용 사이에 불일치가 발생한다. 별점 불일치는 별점 간 간격의 일관성을 떨어트려 등간성 문제를 발생시키고, 이는 소비자 신뢰 저하와 통계적 분석상의 한계를 초래한다. 이러한 별점의 등간성 문제를 보완하고자, 텍스트 리뷰의 평가 의도를 별점 리뷰에 반영하여 별점의 간격 불일치를 보정하는 인공지능 기반 리뷰 분석 시스템을 제안한다. 배달 플랫폼 요기요의 사용자 리뷰 데이터에 BERT와 LLM을 적용함으로써 리뷰 텍스트에 내재된 소비자의 평가 의도를 분석하고, 별점과 리뷰 간의 불일치를 판별하였다. 이를 통해 리뷰의 의미를 정밀하게 반영하는 AI 기반 별점 시스템을 구축하였다. 연구 결과, AI별점 시스템을 통해 기존 주관적 별점 체계에서 발생하던 리뷰와 평점 간의 의미 불일치가 완화되었으며, 텍스트 리뷰와 별점 간의 일관성을 확보함으로써 별점 등간성 오류를 완화시키고 신뢰성을 향상시켰다. 이는 온라인 리뷰 기반 평가 시스템의 정확도와 신뢰성을 제고하여, 향후 온라인 평판 분석 및 소비자 행동 예측 등 다양한 분야에 기여할 것으로 기대된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
2.1 별점과 텍스트 리뷰의 상호 보완성 및 불일치
2.2 별점 시스템의 등간성 문제
3. 방법론
4. 아티펙트 설명
4.1 데이터 구성
4.2 데이터 수집 및 전처리
5. 시연 및 평가
5.1 데이터 수집
5.2 모델과 등간성 검증
6. 결론 및 토론
References

키워드

저자

• 김태경 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
• 이규현 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658