온라인 리뷰에서의 속성 평가 개수가 평점에 미치는 영향 = The Effect of the Number of Attribute Ratings on Overall Ratings in Online Reviews

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 온라인 리뷰의 다차원 평점 시스템에서 속성 평가 개수가 전반적 평점에 미치는 영향을 부정 중복 회피（Avoiding Negative Redundancy） 메커니즘의 관점에서 분석하였다. 기존 연구는 속성 평가의 존재 여부, 즉 단일 차원 평점 시스템과 다차원 평점 시스템의 이분법적 비교에 머물러 있었으며, 다차원 평점 시스템에서 속성 평가 개수가 평점 형성에 미치는 영향은 여전히 학문적 공백으로 남아있다. 그러나 실제 리뷰 플랫폼은 동일 산업 내에서도 3개에서 7개에 이르는 상이한 속성 평가 구조를 채택하고 있다. 이에 본 연구는 속성 평가 개수를 독립변수로 설정하여 그 효과와 심리적 메커니즘을 살펴보았다.
이를 위해 혼합 연구 방법을 채택하였다. Study 1에서는 호텔 숙박 경험이 있는 성인 450명을 대상으로 속성 평가 개수를 0개, 3개, 4개, 5개, 6개, 7개로 단계적으로 조작한 참가자 간 시나리오 기반 실험을 수행하였다. 분석 결과, 다차원 평점 조건의 전반적 평점이 단일 차원 평점 조건보다 유의하게 높았으며, 속성 평가 개수가 증가할수록 전반적 평점이 상승하는 것으로 나타났다. Study 2에서는 시카고 지역 4성급 호텔 40개를 대상으로 5개 온라인 리뷰 플랫폼（Yelp, Priceline, Expedia, TripAdvisor, Booking.com）에서 수집한 146,816개의 리뷰를 분석하였다. 리뷰 감성, 리뷰 길이, 사진 첨부 수, 플랫폼 유형을 통제한 회귀분석에서도 속성 평가 개수는 전반적 평점에 유의한 정（+）의 영향을 미쳤다. 또한 속성 평가 개수는 리뷰 유용성 투표에도 정（+）의 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
이러한 결과는 속성 평가 항목이 많은 플랫폼일수록 리뷰어가 부정적 경험을 여러 속성 평가를 통해 정직하게 표현할 수 있어, 전반적 평점에서 부정적 정보를 반복적으로 반영할 심리적 필요성이 감소하여 전반적 평점은 관대한 점수를 평가하는 부정 중복 회피 메커니즘을 시사한다. 본 연구는 이론적으로 다차원 평점 시스템 연구의 분석 단위를 단일 차원 평점 시스템와 다차원 평점 시스템의 이분법적 비교에서 다차원 평점 시스템의 속성 평가 개수로 확장하고, 부정 중복 회피 효과가 속성 평가 개수 증가와 함께 강화되는 경향을 확인하였다. 실무적으로는 플랫폼 관리자가 속성 평가 개수를 전반적 평점 수준과 리뷰의 정보 가치를 결정하는 핵심 설계 변수로 인식할 필요가 있으며, 호텔 등 서비스 기업은 플랫폼 간 속성 평가 개수 차이를 보정한 후 평점을 비교해야 함을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• Ⅱ. 이론적 배경 및 가설 설정 6
• 2.1 온라인 리뷰에서의 평점 6
• 2.2 속성 평점이 전반적 평점에 미치는 영향 8
• 2.3 부정 중복 회피 메커니즘과 가설 설정 11
• Ⅲ. 연구방법 14
• 3.1 혼합 연구(Mixed-Method) 14
• 3.2 Study 1: 시나리오 기반 실험 연구 15
• 3.3 Study 2: 이차 데이터 분석 19
• Ⅳ. 연구결과 23
• 4.1 Study 1: 실험 연구 결과 23
• 4.2 Study 2: 이차 데이터 분석 결과 29
• Ⅴ. 결론 및 시사점 33
• 5.1 연구결과 요약 33
• 5.2 시사점 34
• Ⅵ. 연구의 한계 및 향후 연구과제 39
• 참고문헌 40
• Abstract 46