온라인 리뷰의 토픽이 리뷰 유용성에 미치는 영향 연구: 리뷰 감성의 조절 효과를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

온라인 쇼핑이 대중화되고 브랜드의 다양성이 증대되면서, 소비자는 더 많은 구매 의사 결정 경험을 가질 수 있게 되었다. 이 과정에서 온라인 리뷰는 제품과 관련된 정보 비대칭을 줄이며 소비자의 제품 구매 의사 결정에 기여하였다. 그러나, 리뷰가 급증하면서 소비자들은 정보 과부하의 비효율성을 경험하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이커머스 플랫폼 업체들은 리뷰 유용성에 대한 투표 기능을 제공하였다. 이는 소비자들의 정보 탐색 비용을 줄이는 동시에, 판매자에게 브랜드 인지도를 높이는 마케팅 전략의 기회로 작용하였다.
리뷰가 더욱 중요해지면서 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 분석하는 선행 연구들이 수행되었다. 그러나, 다양한 제품 리뷰를 대상으로 하는 경우 리뷰 컨텐츠 분석을 활용하기에 어려운 문제가 존재하였다. 따라서, 본 연구는 일반화된 토픽 프레임워크를 기반으로 하나의 리뷰에 대하여 각 토픽에 대한 의미적 유사도를 측정하였다. 그리고 리뷰의 토픽별 의미적 유사도가 리뷰 유용성에 유의한 영향력을 미치는지 분석하였다. 나아가, 리뷰 감성이 리뷰의 토픽별 유사도와 리뷰 유용성 간 관계에서 조절 효과를 가지는지 확인하였다. 그러므로 본 연구는 리뷰 컨텐츠의 토픽 및 감성을 분석하여 다양한 제품군의 리뷰 유용성을 예측하기 위한 일반화된 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 이커머스 고객 리뷰를 전처리한 뒤, 토픽 모델링 및 감성 분석을 수행하였다. 다음으로, 토픽별 의미적 유사도가 리뷰 유용성에 유의한 영향력을 미치는지 그리고 리뷰 감성은 토픽별 의미적 유사도와 리뷰 유용성의 관계에서 조절 효과를 가지는지 확인하기 위하여 회귀 분석을 수행하였다. 그 결과, 제품 품질(Product quality)을 제외한 9개의 토픽 유사도 모두 리뷰 유용성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나, 다양한 제품 카테고리를 대상으로 한 데이터의 특성상 독립변수의 영향력은 상이한 방향을 가지는 것으로 확인되었다. 나아가, 리뷰 감성을 조절 변수로 추가하여 회귀 분석한 결과, 독립변수인 토픽별 유사도만 입력한 모형보다 더 유의한 것으로 나타났다. 특히, 판매자 신뢰(Seller Trustworthiness), 제품 미학(Product aesthetics)과 같은 토픽에 가까운 리뷰일수록 리뷰 유용성이 높아지는 것으로 확인되었다. 따라서, 본 연구는 이커머스 플랫폼 내 리뷰 컨텐츠를 분석하는 방법론을 제시할 뿐만 아니라 연구 결과를 바탕으로 구매 만족도를 높일 수 있는 소비자 추천 시스템에 활용될 수 있음을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As online shopping becomes more popular and the diversity of brands increases, consumers have more purchasing decision-making experiences. In this process, online reviews reduce product-related information asymmetry and influenced consumers' purchasing decisions. However, with the rapid increase in reviews, consumers experience the inefficiency of information overload. To solve this problem, e-commerce platform companies provide a voting function for review helpfulness. This served as an opportunity for a marketing strategy to increase brand awareness to sellers while reducing consumers' information search costs.
As reviews have become more important, previous studies have been conducted to analyze the factors that affect review helpfulness. However, there is a complex problem in utilizing review content analysis when targeting various product reviews. Therefore, this study measured the semantic similarity of each topic in the review based on the formal text dimension of online consumer reviews as a generalized topic framework. In addition, this study analyzed whether the semantic similarity of each review topic had a significant effect on review helpfulness. Furthermore, it was confirmed whether review sentiment has a moderating effect on the relationship between topic-specific similarity and review helpfulness. Therefore, this study aims to present a generalized methodology to predict the review helpfulness of various product groups by analyzing the topic and sentiment of review contents.
We preprocessed the online customer reviews on the e-commerce website and performed topic modeling and sentiment analysis. Next, regression analysis was performed to examine whether semantic similarity by topic significantly influenced review helpfulness and whether review sentiment moderates the relationship between topic-related similarity and review helpfulness. As a result, it is found that all nine topic similarities, except for product quality, significantly have a significant effect on review helpfulness. However, this study confirms that the influence of the independent variables has different directions due to the characteristics of the data for various product categories. Furthermore, the regression model with review sentiment added as a moderator is more significant than the model having only topic similarity as an independent variable. In particular, it is confirmed that review helpfulness increases as review topics are closer to Seller Trustworthiness or Product Aesthetics. Therefore, this study suggests a methodology for analyzing review contents within an e-commerce platform and may be utilized in a consumer recommendation system that can increase purchase satisfaction.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 필요성 및 목적 1
• 제 2절 논문 구성 3
• 제 2장 이론적 배경 4
• 제 1절 리뷰 유용성 4
• 2.1.1 리뷰 차원 요인 4
• 2.1.2 리뷰어 차원 요인 6
• 제 2절 리뷰의 토픽 유형 7
• 제 3절 리뷰 감성 9
• 제 3장 연구 방법 11
• 제 1절 연구 모형 11
• 제 2절 연구 절차 13
• 제 3절 데이터 준비 15
• 제 4절 토픽 모델링 18
• 3.4.1 Top2Vec 모델 설명 18
• 3.4.2 토픽별 의미적 유사도 측정 18
• 제 5절 감성 분석 24
• 3.5.1 BERT 모델 설명 24
• 3.5.2 감성 확률 값 추출 24
• 제 6절 회귀 분석 25
• 제 4장 연구 결과 27
• 제 1절 기술 통계량 및 상관관계 분석 27
• 제 2절 다중 공선성 검정 30
• 제 3절 회귀 분석 결과 33
• 제 4절 가설 검증 및 해석 36
• 4.4.1 판매자 차원 36
• 4.4.2 제품 차원 37
• 4.4.3 소비자 차원 37
• 제 5장 결론 및 시사점 39
• 제 1절 결론 및 의의 39
• 제 2절 한계점 및 향후 연구 41
• 참고문헌 42
• ABSTRACT 49