공유경제 기반의 고객리뷰를 이용한 추천 모형 개발

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 고객정보 데이터와 지역정보 데이터를 수집하고 데이터베이스를 구축하여 저장한다. 고객정보 데이터는 개인정보보호로 인해 수집이 불가능하다. 하지만 SNS를 통해 고객이 직접 작성한 주관적인 의견을 내포하고 있는 리뷰는 공개형 데이터이므로 수집이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 공유경제 기반에서 공유 서비스를 이용하는 소비자들이 직접 작성한 주관적인 정보가 담겨있는 리뷰 데이터를 이용하여 실증적 연구를 진행한다. 현재 공유 서비스를 제공하는 기업인 쏘카, 우버, 에어비앤비 등을 이용한 소비자들의 리뷰들은 블로그뿐만 아니라 온라인상에 많이 기록되어 있어 수집이 용이하다. 지역 정보 데이터는 통계청과 같이 지역정보를 내포하고 있는 공공데이터 혹은 공개 데이터를 통해 수집이 가능하다. 실질적으로 세부적인 정보를 담고 있진 않지만 고객 정보 데이터와 함께 이용한다면 활용 가치가 높은 데이터로써 핵심적인 역할로 분석이 가능하다. 예를 들어 쏘카 혹은 에어비앤비를 이용하는 소비자들은 관광, 여행, 출장 등 타 지역을 많이 방문한다. 공공데이터나 공개데이터를 이용하여 년도별 지역 정보 데이터를 수집하거나, 통계청에서 년도별 인구 유입 및 유출 현황, 인구주택총조사 전수집계결과표 등 많은 지역 정보 데이터를 수집할 수 있다. 둘째, 공유경제 서비스를 기반으로 오피니언 마이닝 연구를 새롭게 적용한다. 오피니언 마이닝 연구는 상품리뷰, 영화리뷰, 전자제품 리뷰, 뉴스 등에서 많은 연구가 이루어졌으며, 특히 기존 연구에서는 감성분류(긍정/부정)에 관한 연구들이 많이 진행되었다. 본 연구에서는 공유경제에서 공유 서비스를 이용한 소비자들의 리뷰를 이용하여 실증적인 연구로 질적 수준을 높일 수 있는 연구를 진행한다. 고객 정보 데이터를 이용하여 데이터 전처리과정을 거쳐 용어정보를 추출하기 위한 빈도분석(문서빈도, 정보획득량, TFIDF 등)방법과 교차분석(카이제곱 통계량 등)방법으로 진행하게 되고, 지역 정보 데이터를 활용하여 연관성 규칙 분석방법과 패턴분석방법을 이용하여 의미 있는 정보를 탐색하고 분석한다. 셋째, 데이터 분석을 통해 공유경제 서비스를 위한 추천 모형을 개발한다. 데이터 마이닝 기법 중 우수한 성과를 나타내고 있는 Logit, SVM, SVM+MTL 기법을 이용하여 감성분석을 이용한 추천 모형을 개발하여 공유 서비스의 활용 가능한 지역을 탐색한다. 현재 공유경제에서의 공유 서비스는 수도권을 중심으로 활발히 운영되고 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 통해 공유 서비스가 활용 가능한 지역을 분석하고 고객들에게 효율적이고 효과적인 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다. 또한, 지역 재생을 위한 빅 데이터 분석으로 사람들에게 지역별 정보를 고객들에게 제공함으로써 맞춤화된 정보 및 서비스를 제공할 수 있을 것이라 기대된다.