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김준겸 (연세대학교) 최은솔 (연세대학교) 윤수현 (연세대학교) 이유빈 (연세대학교) 김동환 (연세대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
30 - 40 (11page)

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코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.
#배달앱 #텍스트 마이닝 #온라인 리뷰 #리뷰 분석 #감성 사전 #Delivery Application #Text Mining #Online Review #Review Analysis #Sentiment Dictionary

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 연구 배경
III. 연구 방법
IV. 연구 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
https://www.tripadvisor.com/TripAdvisorInsigh ts/w5144 google schola W. Duan / 2008 / Do online reviews matter?-An empirical investigation of panel data / Decision Support Systems 45(4):1007~1016 google schola 허소정 / 2020 / 식생활라이프스타일에 따른 배달음식의 소비성향 분석 / Journal of Nutrition and Health 53(5):547~561 dbpia 정지훈 / 2021 / 텍스트마이닝 기법과 ARIMA 모형을 활용한 배달의 민족 앱 리뷰 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 22(2):291~299 dbpia 유지은 / 2019 / 리뷰 텍스트 분석을 통한 리뷰 평점예측 / 한국경영정보학회 학술대회 :687 google schola

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