토픽 모델링을 이용한 탐색적 사용자 경험 분석 : 아마존 에코 온라인 리뷰 분석 사례를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

New IoT(Internet of Things) and smart home devices has been rapidly commercialized in recent years. These products not only learn user’s context and usage pattern but also interact with its physical environment. Therefore, users of these devices go through diverse experiences depending on usage period, other products using with and physical or social environment.
Experiments and surveys were the preferred methods for evaluating user experience. However, these methodologies have limits concerning the context. Experiments or surveys differs alienated from its actual context of usage. Also, experiments and surveys are conducted after short-term usage. The user experience of IoT or such products are affected by its context and environment, which leaves the existing methodologies hard to evaluate its user experience properly.
This research proposes topic modeling, which is one of text mining algorithm, as an alternative method for evaluating user experience. To demonstrate this, this research conducted a case study referring to online reviews of Amazon Echo, which is connected home device with intelligent agent. By analyzing online reviews with the topic modeling algorithm, this research discovers key features which affect user experience and satisfaction. The results show that online reviewers evaluate Echo with 5 aspects overall: speaker, connected home, voice interaction, update and other functions. Short term updates had the most positive impact on user satisfaction.
This research makes an implication by proposing a new method of evaluating user experience. Topic modeling has two advantages. First, it is cost/time efficient compared with other qualitative research methods. It also enables statistic analysis of unstructured text data. Many companies looking forward to launching a new product can apply this method to evaluate their user’s experience in an early stage. Also, this research has its academic significance in that it evaluates user experience of connected home device which is rarely researched.

국문 초록 (Abstract)

사물 인터넷, 스마트 홈 등 모바일과는 다른 새로운 기기들이 빠르게 상용화되고 있다. 이 기기의 특징은 사용자의 사용 맥락이나 패턴을 학습하고 주변의 물리적 상황과 밀접하게 작용한다는 점이다. 사용자 경험 역시 사용 기간, 함께 사용할 수 있는 기기, 물리적 환경 등에 따라 다양한 양상을 보이게 된다.
기존에는 사용자 경험을 평가하기 위해 실험, 설문과 같은 방법을 활용하였다. 그러나 이 방법들은 실제 사용 맥락과 분리된 환경에서 진행되거나, 일회적이라는 한계점이 있다. 특히 사물인터넷 등 새로운 기기들이 사용 맥락이 사용 경험에 주는 영향이 크기 때문에 설문이나 실험 등의 방법을 적용하여 사용자 경험을 파악하기는 더욱 어렵다.
본 연구에서는 사용자 경험을 평가하기 위해 텍스트 마이닝 알고리즘 중 하나인 토픽 모델링을 방법론으로서 제안하자 한다. 적용 사례로는 지능형 에이전트를 탑재한 사물인터넷 허브인 아마존의 에코를 사례로 선정하여 연구를 진행하였다. 구체적으로는 에코의 온라인 리뷰를 분석하여 사용자들이 지각하는 에코의 하위 특성을 도출하고, 각 특성에 대한 사용자들의 감정과 만족도에 미치는 영향을 통계적으로 살펴보았다. 그 결과, 사용자가 지각하는 에코의 하위 요소는 5개였고, 특히 지속적인 업데이트에 관한 특성이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
사용자 경험을 분석하기 위한 새로운 방법을 제안하였다는 것이 본 연구의 실무적 시사점이다. 특히 온라인 리뷰를 활용한 토픽 모델링은 기존 방법에 비해 효율적이고 경제적이라는 점, 정량적인 통계 분석이 가능하다는 점에서 실무적으로 활용도가 높다는 장점이 있었다. 이는 새로운 제품을 출시하고 사용자의 반응을 평가하고자 하는 기업들에게 실무적인 시사점을 준다. 또한 기존에 실증적 연구가 부족한 새로운 기기의 사용자 경험을 정량적으로 검증했다는 데 이론적 의의가 있다.