본 연구는 숙박공유 서비스의 대표적 플랫폼인 에어비앤비를 대상으로 공유경제 서비스에 대한 소비자의 긍정적·부정적 인식을 탐구함으로써 공유경제 서비스의 문제점을 진단하고자 하였다. 이를 위해 에어비앤비에 대한 온라인커뮤니티 게시글을 수집하였으며, R프로그램을 사용하여 텍스트마이닝을 수행하였다. 분석 결과 도출된 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 에어비앤비에 대한 소비자인식을 군집분석한 결과, 긍정적·부정적 인식 모두 13 가지 유형으로 분류되었다. 긍정적 인식은 감탄, 감명, 성취감, 흐뭇함, 친밀감, 자신감, 허용성, 유희성 등의 감성적 요인에 기반하여 인식하는 비율이 높았고, 부정적 인식은 저품질, 거래 불안전성, 사고처리 비체계성, 공급자 비정상성, 관리불충분, 불편성, 비표준화, 신체위험성, 정보접근 비용이성 등의 기능적 요인에 기반하여 인식하는 비율이 높다. 이러한 결과는 소비자들이 긍정적 인식에서는 감성적인 요인을 중시하고, 부정적인 인식에서는 기능적 요인을 중시함을 시사한다. 둘째, 에어비앤비에 대한 소비자의 긍정적·부정적 인식 요인들 사이의 연결구조를 사회 연결망 분석을 통하여 고찰한 결과, 연결구조의 중심 인식은 부정적 인식인 ‘어려움’으로 나타났다. ‘어려움’은 긍정적 인식들인 ‘참여성’, ‘거래편의성’, ‘유희성’, ‘성장성’ 등과 밀접한 연결관계를 가지거나 부정적 인식들인 ‘불만족성’, ‘불법성’, ‘정보접근 비용이성’ 등과 밀접한 연결관계를 가지면서 ‘어려움’을 완화 또는 가중하기도 하는 것으로 나타났다. 지속가능한 공유경제 소비문화를 만들기 위해서는 소비자들이 주저하지 않고 공유경제에 참여할 수 있도록 어려움을 경감시키는 방안을 마련할 필요가 있음을 시사한다.
Sharing economy enhances sustainable consumption culture by stimulating sharing a wide range of possessions from tangible assets including vehicles and houses to intangible assets including knowledge and experiences. This study aims to examine consumers’ positive and negative perceptions of sharing economy service using the text data of the consumers’ Airbnb experiences posted in online community. The data were scraped and analyzed applying topic modeling techniques and social network analysis using R program. The major results were as follows. First the highest frequent positive keyword included ‘decent’, ‘communicate’, ‘convenient’, ‘create’, ‘novel’. The highest frequent negative keyword included ‘unable’, ‘expensive’, ‘hard’, ‘go by’, ‘illegal’, etc. Second, positive perceptions toward Airbnb were classified into the 13 categories representing following sentimental factors including senses of ‘admiration’, ‘impression’, ‘pleasure’, ‘familiarity’, ‘confidence’, ‘acceptability’ and ‘playfulness’. Negative perceptions toward Airbnb were classified into the 13 categories representing following functional factors including ‘low quality’, ‘unsystematic accident handling’, ‘abnormality of providers’, ‘lack of management’, ‘inconvenience’, ‘perceived physical risks’ and ‘uneasiness of acquiring information’. Third, the results of social network analysis indicated that ‘difficulty’, ‘participation’ and ‘dissatisfaction’ gained highest degree centrality, ‘accomplishment’, ‘convenience of transaction’, ‘distrust’ gained highest closeness centrality, and ‘heartwarming’, ‘convenience of transaction’, ‘familiarity’ gained highest betweenness centrality. Lastly, nodes with highest eigenvector centrality included ‘difficulty’, ‘participation’ and ‘dissatisfaction’. A sense of ‘difficulty’, which marked the highest centrality indicating the most centrally located concept could be either aggravated or relieved by surrounding nodes such as ‘participation’, ‘convenience of transaction’, ‘playfulness’, ‘growth’, ‘dissatisfaction’, ‘illegality’ and ‘uneasiness of acquiring information’.