방한 관광객의 온라인 리뷰에 대한 빅데이터 분석 기반의 감성분석 및 평점 예측모형 = Sentiment Analysis and Star Rating Prediction Based on Big Data Analysis of Online Reviews of Foreign Tourists Visiting Korea

국문 초록 (Abstract)

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하 고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라 인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객 이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분 석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경 망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하 고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평 점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.

참고문헌 (Reference)

1 이주민 ; 방정혜, "화장품 회사의 빅데이터분석을 통한 브랜드컨셉 개발 사례분석" 한국지식경영학회 21 (21): 215-228, 2020

2 야오즈옌 ; 김은미 ; 홍태호, "온라인 리뷰의 텍스트 마이닝에 기반한 한국방문 외국인 관광객의 문화적 특성 연구" 한국정보시스템학회 29 (29): 171-191, 2020

3 야오즈옌 ; 박지영 ; 홍태호, "레스토랑의 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향에 관한 연구" 한국지식경영학회 22 (22): 243-267, 2021

4 김은미, "감성분석을 이용한 뉴스정보와 딥러닝 기반의 암호화폐 수익률 변동 예측을 위한 통합모형" 한국지식경영학회 22 (22): 19-32, 2021

5 Kim, K, "What makes tourists feel negatively about tourism destinations? Application of hybrid text mining methodology to smart destination management" 123 : 362-369, 2017

6 Vapnik, V, "The nature of statistical learning theory" Springer-Verlag 1995

7 Furner, C. P, "The influence of information overload on the development of trust and purchase intention based on online product reviews in a mobile vs. web environment: An empirical investigation" 27 (27): 211-224, 2017

8 Hu, Y. H, "The effect of user-controllable filters on the prediction of online hotel reviews" 54 (54): 728-744, 2017

9 Sharma, A, "Testing loss aversion and diminishing sensitivity in review sentiment" 77 : 104020-, 2020

10 Vapnik, V, "Support vector method for function approximation, regression estimation and signal processing" 9 : 1996

11 Mahadzir, N. H, "Sentiment analysis of code-mixed text : A review" 12 (12): 2469-2478, 2021

12 Quintal, V. A, "Risk, uncertainty and the theory of planned behavior : A tourism example" 31 (31): 797-805, 2010

13 Bilal, M, "Profiling reviewers'social network strength and predicting the"Helpfulness"of online customer reviews" 45 : 101026-, 2021

14 Zhang, Y, "Predicting the helpfulness of online product reviews : A multilingual approach" 27 : 1-10, 2018

15 Prameswari, P, "Opinion mining from online reviews in Bali tourist area" IEEE 226-230, 2017

16 Guo, Y, "Mining meaning from online ratings and reviews : Tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation" 59 : 467-483, 2017

17 Ahani, A, "Market segmentation and travel choice prediction in Spa hotels through TripAdvisor's online reviews" 80 : 52-77, 2019

18 Hu, N, "Manipulation of online reviews : An analysis of ratings, readability, and sentiments" 52 (52): 674-684, 2012

19 Krishnamoorthy, S, "Linguistic features for review helpfulness prediction" 42 (42): 3751-3759, 2015

20 Swar, B, "Information overload, psychological ill-being, and behavioral intention to continue online healthcare information search" 70 : 416-425, 2017

21 Tsai, C. F, "Improving text summarization of online hotel reviews with review helpfulness and sentiment" 80 : 104122-, 2020

22 Zheng, T, "Identifying unreliable online hospitality reviews with biased user-given ratings : A deep learning forecasting approach" 92 : 102658-, 2021

23 Wu, J. J, "Exploring customer sentiment regarding online retail services : A topic-based approach" 55 : 102145-, 2020

24 Al Ajrawi, S, "Evaluating business Yelp's star ratings using sentiment analysis" 2021

25 Sotiridais, M. D, "Electronic word-of-mouth and online reviews in tourism services : The use of twitter by tourists" 13 (13): 103-124, 2013

26 Luo, Y, "Comparative study of deep learning models for analyzing online restaurant reviews in the era of the COVID-19 pandemic" 94 : 102849-, 2021

27 Lee, P. J, "Assessing the helpfulness of online hotel reviews : A classification-based approach" 35 (35): 436-445, 2018

28 Zang, G, "Artificial neural networks in bankruptcy prediction : General framework and cross-validation analysis" 116 : 16-32, 1999

29 Tay, F. E. H, "Application of support vector machines in financial time series forecasting" 29 (29): 309-317, 2001

30 Ravi, K, "A survey on opinion mining and sentiment analysis : Tasks, approaches and applications" 89 : 14-46, 2015

31 Xiang, Z, "A comparative analysis of major online review platforms : Implications for social media analytics in hospitality and tourism" 58 : 51-65, 2017

32 문화체육관광부, "2020 외래관광객조사" 2021