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Exploration of Service Improvement Based on a Content Analysis of Consumer Reviews
박경배,하성호 한국인터넷전자상거래학회 2018 인터넷전자상거래연구 Vol.18 No.6
Deriving meaningful insights from massive amount of user-generated contents is not a trivial task. To tackle this issue, this study proposes an integrated text mining framework to uncover important latent dimensions buried in the textual information to efficiently track the changes in the dimensions over time by covariate of interests. In doing so, this study applies two stages of text analytics of sentiment analysis and topic model utilizing consumer reviews scraped from a popular online review site. The sentiment analysis is conducted as an objective measure to classify the polarity of reviews in order to leverage positive ones connotative of strengths and negative ones connotative of weaknesses. Subsequently, the structural topic model(STM) discovers dimensions(topics). In the STM, each customer review is represented as a probabilistic distribution over a set of underlying dimensions. This interdisciplinary approach highlights several implications theoretically and practically and the research framework leverages textual information to uncover, track, and compare the latent dimensions, and enables us to understand the relationships among the dimensions and covariates of interest.
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상품의 구매후기 분석을 통한 결점발견 : 호텔 산업을 중심으로
박경배,하성호 한국경영정보학회 2015 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.11
본 연구는 온라인 상의 사용자 제작 콘텐츠 (User-Generated Contents, 이하 UGC)를 활용한 기업의 평판관리 방안을 마련해 보고자 한다. 다양한 형 태의 UGC중 소비자가 온라인상에 직접 작성한 상품의 구매후기를 활용하고자 후기작성이 가장 활발 한 산업군인 호텔산업을 선정하였다. 다수의 온라인 투숙후기 제공 사이트 중(예: Booking.com, Hotels.com, 및 Expedia.com등) 역사와 공신력 면에서 가장 대표 적인 TripAdvisor.com의 투숙후기 데이터를 활용하였다. 분석을 위해 감성분석(sentiment analysis)의 적용 후 토픽모델(topic model)의 확장분석을 토대로 호텔 상품의 중요 속성추출(aspect extraction) 및 해당속성 의 감성(sentiment on aspect)을 판별한다. 이를 통한 결점발견 및 분류로 호텔기업의 평판관리 개선에 기여 할 수 있는 방안 제안에 이바지 하고자 한다. 특정 상품에 대한 고객의 구매후기를 활용하는 방법을 통해 빅 데이터 시대에서 비정형 데이터의 대부분을 차지하고 있는 텍스트 정보의 가치 재발견 및 활용에 관해 고민할 기회와 시사점을 제공해 보고자 한다.
KISS
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