Earticle

템플스테이는 자연환경 속에서 타인과 교류하며 심신을 수련하는 독특한 체험이면서 단순한 관광 상품 이상의 사회적 함의를 갖고 있다. 본 연구는 템플스테이 체험이 갖는 개인적 가치와 지역사회에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 구체적으로 템플스테이의 인식적 가치와 사회적 가치가 글로벌 정체성과 환경에 대한 관심을 거쳐, 자아확장을 통해(내적반응) 사찰에 대한 태도와 사찰이 있는 지역에 대한재방문 의도(최종 반응)에 미치는 영향을 탐구하였다. 또한, 이 영향 관계에서 세대별 차이가 존재하는지 함께 살펴보아 사찰 체험이 지역 사회에 미치는 장래 파급 효과도 탐구하고자 하였다. 사찰 방문 경험이 있는 참가자를 대상으로 수행한 설문에 따르면, 첫째, 템플스테이 체험의 인식적 가치와 사회적가치는 글로벌 정체성에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 환경에 대한 관심에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 글로벌 정체성과 환경에 대한 관심은 자아확장에 정(+)의 영향을 미치고, 셋째, 자아확장은사찰에 대한 태도와 재방문의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 그러나 사찰태도가 지역 재방문의도에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 넷째, 세대별 조절효과를 분석한 결과, 집단별 경로에서는 일부 차이가 관찰되었으며, 젊은 층은 인식적 가치와 사회적 가치가 환경에 대한 관심에 미치는 영향과 사찰태도와 지역 재방문의도 간 관계에서는 유의한 영향관계가 나타나지 않았다. 반면, 중장년층에서는 인식적 가치와 사회적 가치가 환경에 대한 관심에 미치는 영향을 제외한 대부분의 경로가 유의하게 나타났다. 다만Bonferroni correction 적용 후에는 글로벌 정체성이 자아확장에 미치는 경로에서만 세대 간 차이가 유지되었다. 본 연구는 템플스테이가 단순한 관광 상품을 넘어, 지역사회 활성화와 환경 보호에 대한 인식을 변화시키는 사회적 파급효과를 가질 가능성을 시사하였다. 아울러 본 연구는 템플스테이가 지역사회 소멸과 환경 문제 해결에 기여할 수 있는 잠재적 매개체로 기능할 가능성도 발견하였다.

Temple stay is a unique experience in which individuals interact with others in nature while cultivating the mind and body, and it carries social implications beyond those of a simple tourism product. This study explored the personal value of temple stay experiences and their implications for local communities. Specifically, it investigated how the epistemic value and social value of temple stay experiences influence attitudes toward temples and intentions to revisit the area in which temples are located through global identity, environmental concern, and self-expansion. In addition, the study explored whether these relationships differ across generations, thereby examining the potential future spillover effects of temple stay experiences on local communities. Based on a survey of participants with temple visit experience, the results showed that, first, the epistemic value and social value of temple stay experiences had positive effects on global identity but did not have significant effects on environmental concern. Second, global identity and environmental concern had positive effects on self-expansion. Third, self-expansion had positive effects on temple attitudes and revisit intentions toward the temple area. However, temple attitudes did not have a significant effect on local revisit intention. Fourth, regarding generational differences, some differences were observed in the group-specific paths. Among younger participants, the effects of epistemic value and social value on environmental concern, as well as the relationship between temple attitudes and local revisit intention, were not significant. Among middle-aged and older participants, most hypothesized paths were significant except for the effects of epistemic value and social value on environmental concern. However, after Bonferroni correction, only the path from global identity to self-expansion remained significantly different across generations. This study suggests that temple stay may have social spillover effects in shaping perceptions of community revitalization and environmental protection. Furthermore, the findings suggest that temple stay may serve as an important medium contributing to the mitigation of local community decline and environmental problems.

인터넷 밈은 이용자 간 자발적 전파·변형을 통해 공유된 문화적 경험을 형성하여, 소셜 미디어 참여의도 형성에 핵심적인 요인이다. 따라서 인터넷 밈 광고가 소비자의 SNS 참여 의도에 미치는 영향을이해할 필요성이 증가하고 있다. 그러나 기존 연구는 빠르게 확산·쇠퇴하는 밈의 시의성 차이로 인한리스크 관리 방안 구상에 한계가 있었다. 이에 본 연구는 인터넷 밈 광고의 시의성과 사회적 단서의 상호작용이 소비자의 SNS 참여 의도에 미치는 영향과 집단 동일시의 매개효과를 검증하였다. 연구 결과, 사회적 단서가 부재할 때, 시의성이 높은 밈 광고가 낮은 밈 광고보다 참여 의도가 높았으나, 사회적단서가 존재할 때는 낮은 시의성의 불리함이 완화되어 시의성에 따른 격차가 감소하였다. 또한, 상호작용 효과는 집단 동일시가 매개하였다. 본 연구는 인터넷 밈 광고에서 소비자의 SNS 참여 메커니즘을제시하며, 기업이 유행 시기를 놓쳐버렸을 때의 전략 수립에 실무적 지침을 제공한다.

Internet memes create shared cultural experiences through users’ voluntary diffusion and transformation, making them a key driver of social media engagement intention. Accordingly, understanding how meme advertising affects consumers’ SNS engagement intention has become increasingly important. However, prior research has provided limited guidance on managing the risks arising from differences in meme timeliness within rapidly changing platform environments. To address this gap, this study investigates the interaction effect of meme ad timeliness and social cues on consumers’ SNS engagement intention and tests the mediating role of group identification. The findings show that social cues mitigate the disadvantage of low-timeliness meme ads.

브랜드 경험은 소비자가 브랜드를 인식하고 관계를 형성하는 핵심 요인으로서 소비자의 태도와 행동의도에 중요한 영향을 미친다. 그러나 선행연구들은 브랜드 경험이 구매의도로 이어지는 심리적 경로, 즉 브랜드 신뢰의 매개적 역할과 소비자 참여 수준에 따른 조건적 차이를 하나의 통합모형에서 함께 규명하는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 브랜드 경험이 구매의도에 미치는 직접효과와 더불어, 브랜드 신뢰의 매개효과, 소비자 참여의 조절효과, 그리고 소비자 참여 수준에 따라 매개효과의 크기가달라지는 조절된 매개효과를 통합적으로 검증함으로써 브랜드 경험, 브랜드 신뢰, 소비자 참여, 구매의도 간의 구조적 메커니즘을 규명하고자 하였다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 브랜드 경험을 감각적, 감성적, 행동적, 인지적 경험의 네 차원으로 구성하였으며, 화장품 산업 소비자 621명의 자료를 회귀분석, 조절회귀분석 및 PROCESS Macro를 이용한 조절된 매개효과 분석으로 검증하였다. 분석 결과, 브랜드 경험의 네 차원 모두 구매의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 그중 감성적 경험과 감각적 경험의 영향력이 상대적으로 크게 나타났다. 또한 브랜드 신뢰는 브랜드 경험과 구매의도 간 관계를 부분매개하였고, 소비자 참여 수준이 높을수록 브랜드 경험이 브랜드 신뢰로 전환되는 경로 및 그에 따른간접효과가 강화되는 조절된 매개효과가 확인되었다. 본 연구는 브랜드 경험의 효과를 브랜드 신뢰 형성과 소비자 참여 수준에 따른 조건부 간접효과의 관점에서 통합적으로 규명함으로써 기존 브랜드 경험 연구의 이론적 논의를 확장하였다. 또한 화장품 기업이 소비자 참여 수준에 따라 차별화된 브랜드경험 관리 및 신뢰 구축 전략을 수립해야 함을 제시하였다.

Brand experience is a key factor that shapes consumers’ perceptions of and relationships with a brand and significantly influences their attitudes and behavioral intentions. However, previous studies have been limited in examining, within an integrated framework, the mediating role of brand trust and the conditional influence of consumer participation on the relationship between brand experience and purchase intention. Therefore, this study investigates the direct effect of brand experience on purchase intention, the mediating effect of brand trust, the moderating effect of consumer participation, and the moderated mediation effect to clarify the structural mechanism linking brand experience, brand trust, consumer participation, and purchase intention. Based on previous studies, brand experience was conceptualized as four dimensions: sensory, affective, behavioral, and intellectual experiences. Using survey data collected from 621 consumers in the cosmetics industry, this study employed regression analysis, moderated regression analysis, and moderated mediation analysis using the PROCESS Macro. The results indicate that all four dimensions of brand experience have significant positive effects on purchase intention, with affective and sensory experiences showing relatively stronger effects. In addition, brand trust partially mediates the relationship between brand experience and purchase intention. Furthermore, higher levels of consumer participation strengthen the indirect effect of brand experience on purchase intention through brand trust, confirming the presence of a moderated mediation effect. This study extends the brand experience literature by explaining its effect through the conditional indirect mechanism involving brand trust and consumer participation. The findings also provide practical implications for cosmetics companies in developing differentiated brand experience management and trust-building strategies.

호텔산업에서 고객 만족을 체계적으로 관리하기 위해서는 객실, 서비스, 위치 등 개별 속성(Attribute) 수준의 평가를 파악하는 것이 필수적이다. 특히 호텔 성급에 따라 소비자가 중시하는 속성이 달라질 수있다는 점에서 속성별 분석의 중요성은 더욱 크다. 그러나 기존의 리뷰 분석은 감성 분류나 키워드 추출에 머물러 속성별 만족도를 연속형 평점으로 정량화하는 데 한계가 있었다. 본 연구는 대규모 언어모형(LLM)의 제로샷(Zero-Shot) 추론을 활용하여 온라인 리뷰 텍스트에서 호텔 속성별 평점을 추출하고, 이를 통해 성급별 소비자 평가의 이질적 구조를 분석한다. 먼저 회귀분석을 통해 성급이 높을수록 서비스 속성의 상대적 중요도가 강화되는 비대칭 구조를 확인하여 성급별·속성별 분석의 기반을 마련하였다. 다음으로 서울 소재 3–5성급 호텔 167곳의 3,111개 구글 리뷰를 대상으로, 단순 지시형과 근거 기반추론형의 두 가지 프롬프트 전략을 비교한 결과 다수의 모델에서 단순 지시형이 더 우수한 성능을 보였다. 이에 단순 지시형 프롬프트를 기준으로 7개 LLM과 베이스라인 모형(KoBERT)의 예측 성능을 비교한 결과, 모든 LLM이 파인튜닝한 KoBERT를 대부분 상회하였으며 추론 기능이 내재된 GPT-5 mini가최우수 성능을 보였다. 이를 통해 본 연구는 전처리나 파인튜닝 없이 비정형 리뷰 데이터를 속성별 정량지표로 변환할 수 있는 방법론적 틀을 제시하고, 성급별 맞춤형 마케팅 전략 수립을 위한 실무적 가이드라인을 제공한다.

Understanding attribute-level evaluations of hotels, including rooms, service, and location, is essential for managing customer satisfaction in the hotel industry. This is especially important given that the attributes consumers value most can vary across hotel classes. However, prior research on review analysis has largely remained at the level of sentiment classification or keyword extraction, with limited ability to quantify attribute satisfaction as continuous ratings. This study uses zero-shot inference from large language models (LLMs) to predict attribute ratings from online review text and examines how consumer evaluations differ across hotel classes. We first confirm an asymmetric structure in which the relative importance of service strengthens as hotel class increases, providing the basis for class- and attribute-specific analysis. Next, using 3,111 Google reviews from 167 three- to five-star hotels in Seoul, we compare two prompt strategies—direct instruction and rationale-based reasoning—and find that the direct-instruction prompt outperforms in most models. Adopting it as the basis for subsequent analyses, we compare seven LLMs with a baseline KoBERT model. All LLMs outperformed the fine-tuned KoBERT baseline in nearly all comparisons, and GPT-5 mini, which has built-in reasoning, achieved the best overall performance. This study offers a methodological framework for transforming unstructured review data into attribute-level quantitative indicators without preprocessing or fine-tuning, along with practical guidelines for class-specific marketing strategies.

본 연구는 대규모 비정형 텍스트 데이터로부터 호텔 서비스 평점과 정합적으로 연계되는 텍스트 신호 구조를 분석하고자 하였다. 이를 위해 Yelp 플랫폼에서 수집된 110,907건의 호텔 리뷰를 바탕으로BERTopic 기반 토픽 모델링을 통해 8개의 호텔 서비스 속성을 도출하고, TextAttack이 공개한BERT-base Yelp Polarity 모델을 활용해 문장 단위 긍정 확률 기반 감성 점수(0~1)를 산출하였다. 이후 각 리뷰 단위에서 속성별 감성 점수와 언급 빈도를 구성하고, LightGBM과 설명가능한 AI(XAI) 방법 중 하나인 SHAP를 결합하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 구축된 모델은 높은 예측 성능을 보였으며, 평점 예측에서 감성 변수의 지배적 기여를 확인하였다. 모형 비교 결과, 감성 점수와 리뷰 길이를고려한 모형에 언급 빈도를 함께 포함했을 때 예측 성능이 개선되었으며, 리뷰 길이를 포함한 모형에서도 언급 빈도의 상대적 SHAP 기여도는 유사하게 유지되었다. 다만, 본 연구는 감성 점수와 평점의 관계를 인과적 선행관계로 보지 않고, 고객 만족 또는 불만족이 평점과 텍스트에 동시에 표상되는 정합적(aligned) 신호 관계로 해석하였다. 특히, SHAP 의존성 플롯과 부분 의존성 분석을 통해 예측 평점이급격히 전환되는 비선형 임계점(Tipping Point)을 도출하였으며, 각 속성별 감성 점수와 언급 빈도가상이한 임계점을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 온라인 리뷰 내 이중 표상 구조에서 속성별 불만·만족 신호가 평점 예측 구조에 어떻게 반영되는지 설명하며, 호텔 관리자에게 실무적 품질관리 가이드라인을 제공하는 데 의의가 있다.

This study examines how textual signals extracted from large-scale unstructured review data are aligned with hotel rating outcomes. Based on 110,907 hotel reviews collected from Yelp, we extracted eight service attributes using BERTopic and quantified sentence-level sentiment scores using the BERT-base Yelp Polarity model released by TextAttack, which was fine-tuned on the Yelp Review Polarity dataset. Attribute-level sentiment scores and mention frequencies were aggregated at the review level and analyzed using a LightGBM model combined with SHAP, an explainable AI technique. The results show that the proposed model achieves strong predictive performance, with sentiment variables playing a dominant role in predicting ratings. Model comparisons showed that predictive performance improved when mention frequency was included alongside sentiment scores and review length. The relative SHAP contribution of mention frequency also remained similar in the model that included review length. However, we interpret review sentiment not as a causal antecedent of satisfaction but as a concurrent textual signal that is strongly aligned with rating-based evaluations. SHAP dependence plots and partial-dependence-based sweep analyses further reveal nonlinear tipping points at which predicted ratings shift. These tipping points vary across service attributes and between sentiment intensity and mention frequency. These findings clarify how attribute-specific satisfaction and dissatisfaction signals embedded in review texts are reflected in rating prediction structures and provide practical guidelines for hotel service quality management.