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초록·키워드
연구배경
앱 리뷰는 모바일 환경에서 사용자가 실제로 경험한 기능적 문제, 사용성 불만, 요구사항, 감정적 반응 등을 자유롭게 서술한 데이터로, 사용자 경험 개선을 위한 중요한 질적 자료이다. 그러나 비정형적이고 방대한 특성 때문에 분석이 쉽지 않으며, 특히 앱 리뷰 데이터 분석 경험이 부족한 학생 디자이너에게 진입 장벽이 된다. 이에 본 연구는 학생 디자이너가 생성형 AI를 활용하여 이전에 비해 보다 쉽게 앱 리뷰 데이터를 분석하고, 사용자 경험 문제를 탐색할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다.
연구방법
본 연구는 생성형 AI 기반 앱 리뷰 분석 도구의 개발과 검증을 중심으로 네 단계로 진행되었다. 첫째, 앱 리뷰 및 사용자 경험 탐색에 관한 선행연구를 참고하여 분석 기능을 도출하였다. 둘째, 설정된 분석 기능을 기반으로 ChatGPT를 활용한 생성형 AI 기반 앱 리뷰 분석 도구를 설계하였다. 셋째, 도구의 활용 가능성을 검증하기 위해 디자인 전공 학생을 대상으로 두 차례의 워크숍을 진행하였다. 넷째, 워크숍의 활동 과정과 사후 평가 결과를 분석하여 도구의 유용성을 평가하였다.
연구결과
본 도구는 학생 디자이너가 앱 리뷰 데이터에서 사용자 경험 문제를 빠르고 쉽게 파악할 수 있는 유용한 수단으로 작용하였다. 또한 워크숍을 통해 참여자들은 데이터 분석의 새로운 접근 방식을 학습할 수 있었다. 특히 앱 리뷰 데이터를 해석하는 관점과 유의미한 인사이트를 이끌어내기 위한 질문 방식을 실습을 통해 익힐 수 있었다.
결론
본 연구는 앱 리뷰 데이터를 기반으로 사용자 경험 문제를 탐색할 수 있는 생성형 AI 분석 도구를 개발하고, 워크숍을 통해 그 활용 가능성을 검증하였다. 검증 결과, 리뷰 분석의 속도와 체계성이 향상되었으며 학습 및 조사 설계 과정에도 긍정적 효과가 나타났다. 다만 신뢰성, 데이터 범위, 정량 검증의 한계가 존재하므로, 향후 다양한 서비스와 적용 가능성을 탐색할 필요가 있다.
앱 리뷰는 모바일 환경에서 사용자가 실제로 경험한 기능적 문제, 사용성 불만, 요구사항, 감정적 반응 등을 자유롭게 서술한 데이터로, 사용자 경험 개선을 위한 중요한 질적 자료이다. 그러나 비정형적이고 방대한 특성 때문에 분석이 쉽지 않으며, 특히 앱 리뷰 데이터 분석 경험이 부족한 학생 디자이너에게 진입 장벽이 된다. 이에 본 연구는 학생 디자이너가 생성형 AI를 활용하여 이전에 비해 보다 쉽게 앱 리뷰 데이터를 분석하고, 사용자 경험 문제를 탐색할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다.
연구방법
본 연구는 생성형 AI 기반 앱 리뷰 분석 도구의 개발과 검증을 중심으로 네 단계로 진행되었다. 첫째, 앱 리뷰 및 사용자 경험 탐색에 관한 선행연구를 참고하여 분석 기능을 도출하였다. 둘째, 설정된 분석 기능을 기반으로 ChatGPT를 활용한 생성형 AI 기반 앱 리뷰 분석 도구를 설계하였다. 셋째, 도구의 활용 가능성을 검증하기 위해 디자인 전공 학생을 대상으로 두 차례의 워크숍을 진행하였다. 넷째, 워크숍의 활동 과정과 사후 평가 결과를 분석하여 도구의 유용성을 평가하였다.
연구결과
본 도구는 학생 디자이너가 앱 리뷰 데이터에서 사용자 경험 문제를 빠르고 쉽게 파악할 수 있는 유용한 수단으로 작용하였다. 또한 워크숍을 통해 참여자들은 데이터 분석의 새로운 접근 방식을 학습할 수 있었다. 특히 앱 리뷰 데이터를 해석하는 관점과 유의미한 인사이트를 이끌어내기 위한 질문 방식을 실습을 통해 익힐 수 있었다.
결론
본 연구는 앱 리뷰 데이터를 기반으로 사용자 경험 문제를 탐색할 수 있는 생성형 AI 분석 도구를 개발하고, 워크숍을 통해 그 활용 가능성을 검증하였다. 검증 결과, 리뷰 분석의 속도와 체계성이 향상되었으며 학습 및 조사 설계 과정에도 긍정적 효과가 나타났다. 다만 신뢰성, 데이터 범위, 정량 검증의 한계가 존재하므로, 향후 다양한 서비스와 적용 가능성을 탐색할 필요가 있다.
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