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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이홍주 (가톨릭대학교 경영학부)
저널정보
한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제17권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
191 - 205 (15page)

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With the advancement of artificial intelligence (AI) techniques, many consumer products have adopted AI features for providing proactive and personalized services to customers. One of the most prominent products featuring AI techniques is a smart speaker. The fundamental of smart speaker is a portable wireless Internet connecting speaker which already have existed in a consumer market. By applying AI techniques, smart speakers can recognize human voices and communicate with them. In addition, they can control other connecting devices and provide offline services. The goal of this study is to identify the impact of AI techniques for customer rating to the products. We compared customer reviews of other portable speakers without AI features and those of a smart speaker. Amazon echo is used for a smart speaker and JBL Flip 4 Bluetooth Speaker and Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition are used for the comparison. These products are in the same price range ($50~100) and selected as featured products in Amazon.com. All reviews for the products were collected and common words for all products and unique words of the smart speaker were identified. Information gain values were calculated to identify the influences of words to be rated as positive or negative. Positive and negative words in all the products or in Amazon echo were identified, too. Topic modeling was applied to the customer reviews on Amazon echo and the importance of each topic were measured by summating information gain values of each topic. This study provides a way of identifying customer responses on the AI feature and measuring the importance of the feature among diverse features of the products.
#Smart Speaker #Artificial Intelligence #Product Feature #Product Evaluation #Customer Review #Topic Modeling #Information Gain

목차

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참고문헌 (22)

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Archak, N. / 2011 / Deriving the Pricing Power of Product Features by Mining Consumer Reviews / Management Science 57(8):1485~1509 google schola Blei, D. M. / 2012 / Probabilistic Topic Models / Communications of the ACM 55(4):77~84 google schola Büschken, J. / 2016 / Sentence-Based Text Analysis for Customer Reviews / Marketing Science 35(6):953~975 google schola Cao, Q. / 2011 / Exploring determinants of voting for the ‘helpfulness’ of online user reviews : A text mining approach / Decision Support Systems 50(2):511~521 google schola Chen, K. / 2015 / Visualizing market structure through online product reviews : Integrate topic modeling, TOPSIS, and multi-dimensional scaling approaches / Electronic Commerce Research and Applications 14(1):58~74 google schola

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