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초록·키워드
본 연구는 온라인 화장품 리뷰 데이터를 활용하여 소비자 만족도 예측모형의 개발 가능성을 탐색하고, 만족도 예측에 기여하는 주요 리뷰 특성을 확인하는데 목적이 있다. 이를 위해 국내 온라인 화장품 판매플랫폼에서 수집한 스킨케어 제품 리뷰 14,206건을 분석에 활용하였다. 소비자 만족도는 평점을 기준으로 평점 4점 이상을 만족, 3점 이하를 비긍정으로 구분하였으며, 리뷰 텍스트에서 긍정 감성 점수, 부정 감성점수, 리뷰 길이, 화장품 속성 키워드 빈도를 추출하였다. 분석에는 로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, XGBoost를 적용하였고, 클래스 불균형을 고려하여 Accuracy, F1-score, Macro F1을 함께 검토하였다. 분석 결과, XGBoost 모형이 Accuracy 0.871, Macro F1 0.834로 가장 우수한 성능을 보였다. SHAP 분석에서는 긍정 감성 점수, 부정 감성 점수, 자극 키워드, 보습 키워드, 사용감 키워드가 주요 예측 기여 변수로 확인되었다. 특히 자극 관련 키워드는 비긍정 예측에 강하게 기여하여, 화장품 만족도 판단에서 피부 자극 경험이 중요한 부정적 신호로 작용함을 보여주었다. 본 연구는 미용학 분야에서 온라인 리뷰 데이터를 활용한 소비자 만족도 예측의 가능성을 제시하고, 머신러닝과 설명가능 인공지능을 결합한 분석 프레임워크를 제안했다는 점에서 의의가 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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