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초록

영어

This study investigated machine learning-based classification of self-reported behavioral responses involving physical activity and game engagement in Korean reviews of Pikmin Bloom. Of 3,000 reviews, 1,167 (38.9%) were classified as containing such responses, with 92.6% intercoder agreement and Krippendorff’s α of .849. Five TF-IDF-based classifiers were evaluated using stratified training (2,000), validation (500), and test (500) sets. The selected Linear SVM achieved accuracy of .820, precision of .821, recall of .686, F1-score of .747, macro-F1 of .804, and ROC-AUC of .887, although Multinomial Naive Bayes had a higher test F1-score (.754). Nested cross-validation yielded mean F1-scores of .773 for Linear SVM and .756 for Multinomial Naive Bayes. These findings demonstrate the feasibility of automatically identifying user-reported behavioral responses involving physical activity, game engagement, and repeated use, supporting the application of machine learning to digital nudge research.

한국어

본 연구는 위치기반 모바일 게임 피크민 블룸의 한국어 리뷰에서 신체활동 및 게임 몰입·반복 이용과 관련된 자기보고 행동반응의 자동 분류 가능성을 검토하였다. 리뷰 3,000건 중 해당 반응은 1,167건(38.9%)이었으며, 코더 간 일치율은 92.6%, Krippendorff’s α는 .849였다. 자료를 학습(2,000건), 검증(500건), 테스트(500건)로 층화 분할하고, TF-IDF 기반 5개 머신러닝 모델을 비교하였다. 최종 선정된 Linear SVM의 테스트 정확도는 .820, 정밀도 .821, 재현율 .686, F1-score .747, Macro-F1 .804, ROC-AUC .887이었으며, 다항나이브 베이즈의 테스트 F1-score(.754)가 더 높았다. 추가 교차검증에서 Linear SVM의 평균 F1은 .773, 다항 나이브 베이즈는 .756이었다. 본 연구는 게임 이용자가 직접 서술한 신체활동 및 게임 몰입·반복 이용 관련 행동반응을 자동으로 분류할 가능성을 확인하였으며, 디지털 넛지 연구에 이용자 리뷰와 머신러닝을 활용할 가능성을 제시한다.

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 디지털 넛지와 게임화 기반 행동 유도
2.2 위치기반 모바일 게임과 신체활동: 피크민 블룸을 중심으로
2.3 이용자 리뷰에 나타난 자기보고 행동반응
2.4 텍스트마이닝과 머신러닝을 활용한 이용자 행동반응 분류
3. 연구문제 및 연구방법
3.1 연구문제
3.2 자료와 분석단위
3.3 코딩 절차와 조작적 정의
3.4 데이터 분할과 TF-IDF
3.5 모델 설정과 평가
4. 연구결과
4.1 코더 간 신뢰도와 라벨 분포
4.2 머신러닝 모델의 검출 성능
4.3 연도별 디지털 넛지 관련 행동반응 분포
4.4 최적 모델의 검출 성능과 의미
5. 결론 및 논의
5.1 연구의 한계와 후속 연구
5.2 결론
참고문헌

키워드

저자

• 정은주 [ Eunju Jung | 서강대학교 일반대학원 전략컴뮤니케이션 전공 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]

• 간기

  월간

• pISSN

  3091-7409

• eISSN

  3092-3638

• 수록기간

  2002~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 691 DDC 793