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초록

영어

This study empirically investigates the drivers of global market performance and localization strategies for leading generative AI applications (ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, and DeepSeek) using iOS big data from 20 countries between 2023 and 2025. Methodologically, the research integrates quantitative performance with qualitative user responses through a two-stage panel analysis based on a fixed-effects model—controlling for country-specific invariant characteristics—and advanced BERTopic modeling integrated with Llama 3.1 and Mistral-Nemo models. The empirical results indicate that the volume of user evaluations (review counts) exerts a strong positive (+) influence on downloads and revenue. However, a "Rating Paradox" was observed, where market performance and average ratings conflict due to the coexistence of rapid user influx and initial dissatisfaction during stages of disruptive technological advancement. Notably, the panel analysis categorizes the global market into four distinct types—Signal-Sensitive, Qualitative Value-Selective, Disruptive/Mature Paradoxical, and Market Inertial—demonstrating the heterogeneity of regional adoption patterns. Furthermore, the topic modeling classified user interests into six domains: Intellectual Value, Creative Tasks, System Stability, Operational Efficiency, Platform Ecosystem, and Meta-feedback, identifying emotional bonding and infrastructure reliability as pivotal user experience factors. By proposing emotional localization for high-context cultures and Small Language Model strategies for emerging markets, this study provides strategic guidelines for generative AI firms to achieve successful "Glocalization."

한국어

본 연구는 2023년부터 2025년까지 전 세계 20개국의 iOS 빅데이터를 바탕으로 주요 생성형 AI 애플리케이션(ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek)의 글로벌 시장 성과 동인과 현지화 전략을 실증적으로 규명하였다. 방법론적으로는 국가별 불변 특성을 통제한 패널 고정효과 모형 기반의 2단계 패널 분석과 Llama 3.1 및 Mistral-Nemo 모델을 결합한 고도화된 BERTopic 토픽 모델링을 수행하여 정량적 성과와 정성적 사용자 반응을 통합 분석하였다. 실증적 분석 결과, 사용자 평가의 양 적 지표(평가 횟수)는 다운로드와 매출액에 유의한 긍정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 기술적 고도화 단계에서 유입 증 가와 초기 불만이 공존하며 성과와 평점이 상충하는 ‘평점의 역설(Rating Paradox)’ 현상이 실증적으로 관측되었다. 특히 패널 분 석을 통해 글로벌 시장을 신호 민감형, 질적 가치 선별형, 파괴적/성숙 역설형, 시장 관성형의 4가지 유형으로 체계화하여 지역별 수용 패턴의 이질성을 입증하였다. 또한, 토픽 모델링을 통해 사용자 관심을 지능적 가치, 창의적 작업, 시스템 안정성, 운영 효율 성, 플랫폼 생태계, 메타 피드백의 6대 영역으로 분류하고, 정서적 유대와 인프라 안정성이 핵심 경험 요인임을 도출하였다. 본 연구는 고맥락 문화권의 정서적 현지화와 신흥 시장용 경량화 모델 전략을 제안함으로써, 생성형 AI 기업의 ‘글로컬라이제이션’ 확보를 위한 전략적 가이드라인을 제시한다.

목차

요약
I. 서론
II. 이론적 배경
1. 생성형 AI 서비스의 특성과 사용자 경험
2. 모바일 앱 시장과 글로벌 현지화
III. 연구방법
1. 연구 대상 및 데이터 수집
2. 실험 절차 및 모형 설계
IV. 결과 분석
1. 패널 데이터 분석 결과
2. BERTopic 기반 토픽 모델링 분석 결과
V. 현지화 전략 고찰
1. ‘신호 관리(Signal Management)’를 통한 평점의 역설 효과 완화
2. 문화적 맥락을 반영한 ‘High-context AI’ 개발지향
3. 경험재적 특성에 근거한 ‘기대 일치’ 관리
VI. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 비립 [ Fei, Li | 숙명여자대학교 한류국제대학 특임교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  국제경영리뷰 [International Business Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-4869

• eISSN

  2713-8291

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658