소득수준이 높아짐에 따라서, 외식에 대한 사람들의 수요는 꾸준히 증가하고 있으며, 레스토랑의 수도 지속적으로 늘어나고 있다. Yelp, Open Table, Zomato와 같은 레스토랑 리뷰 플랫폼은 레스토랑의 기본적인 정보, 고객 리뷰, 그리고 리뷰어에 대한 평가 정보를 제공하여 사용자들의 선호에 적합한 레스토랑을 선택하는 의사결정을 지원하고 있지만, 리뷰의 양이 지속적으로 증가함에 따라 사용자들은 자신이 필요한 또는 선호하는 레스토랑을 선택하는데 많은 시간이 소요되는 어려움에 직면할 때가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 레스토랑 추천시스템이다. 즉, 레스토랑 추천시스템은 사용자의 과거 레스토랑 방문기록 또는 댓글을 이용한 서비스 이용 경험을 기반으로 다양한 정보 필터링 기법을 사용하여 사용자가 선호할 레스토랑을 추천하는 시스템으로, 정보 과부화로 인한 사용자의 선택의 어려움을 해소시켜 주기 위하여 발전되어 왔다. 그러나 기존의 레스토랑 추천시스템 연구는 추천의 정확도 또는 다양성과 같은 성능 향상을 위한 시스템 개발에 대한 연구이며, 다양한 형태의 입력 정보가 추천시스템 성능에 어떻게 영향을 미치는 가를 연구한 논문은 찾아보기 힘든 상황이다. 따라서 본 연구는 제2장에서 레스토랑 전문 글로벌 리뷰 플랫폼 사이트인 Yelp.com에서 제공하는 다양한 실제 레스토랑, 리뷰, 리뷰어 데이터 정보가 추천 성능에 미치는 영향력을 알아보고자 2단계의 실험 디자인을 제안하였다. 단계 I 실험에서는 기존 CF 기법의 이웃 도출 과정에서 리뷰어와 리뷰 정보가 추천 성능에 미치는 영향을 확인하였다. 레스토랑의 특성이 추천시스템 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여 제안한 단계 II 실험에서는 최종 추천 목록 도출 과정에서 가격대 및 레스토랑 업종 같은 레스토랑 정보가 추천시스템 성능에 미치는 변화를 확인하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 단계 I 실험 결과 리뷰어의 엘리트 여부와 누적 리뷰 개수를 고려하여 추천이 이루어질 경우 기존 CF와 비교할 때, 향상된 추천 성능을 보였다. 성능 향상을 확인한 특성은 모두 리뷰어 특성에 해당하며, 리뷰 정보는 추천 성능 향상에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 단계 II 실험 결과 레스토랑 가격대와 평균 평점을 고려하였을 때, 기존 CF와 비교할 때, 최종 추천 목록 크기와 상관없이 모두 추천 성능이 향상되었다. 또한, 레스토랑 종류를 고려한 방법론의 경우 10개 이하의 레스토랑을 추천할 때, 기존 CF와 비교할 때, 추천 성능이 향상됨을 확인하였다. 한편 외식 플랫폼으로 인해 소비자들은 편하고 빠르게 외식을 즐길 수 있게 되었지만, 음식을 주문하기 전에 음식에 대한 정보가 없기 때문에 음식의 품질 및 위생에 대한 위험이 있다. 따라서 음식 ...
소득수준이 높아짐에 따라서, 외식에 대한 사람들의 수요는 꾸준히 증가하고 있으며, 레스토랑의 수도 지속적으로 늘어나고 있다. Yelp, Open Table, Zomato와 같은 레스토랑 리뷰 플랫폼은 레스토랑의 기본적인 정보, 고객 리뷰, 그리고 리뷰어에 대한 평가 정보를 제공하여 사용자들의 선호에 적합한 레스토랑을 선택하는 의사결정을 지원하고 있지만, 리뷰의 양이 지속적으로 증가함에 따라 사용자들은 자신이 필요한 또는 선호하는 레스토랑을 선택하는데 많은 시간이 소요되는 어려움에 직면할 때가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 레스토랑 추천시스템이다. 즉, 레스토랑 추천시스템은 사용자의 과거 레스토랑 방문기록 또는 댓글을 이용한 서비스 이용 경험을 기반으로 다양한 정보 필터링 기법을 사용하여 사용자가 선호할 레스토랑을 추천하는 시스템으로, 정보 과부화로 인한 사용자의 선택의 어려움을 해소시켜 주기 위하여 발전되어 왔다. 그러나 기존의 레스토랑 추천시스템 연구는 추천의 정확도 또는 다양성과 같은 성능 향상을 위한 시스템 개발에 대한 연구이며, 다양한 형태의 입력 정보가 추천시스템 성능에 어떻게 영향을 미치는 가를 연구한 논문은 찾아보기 힘든 상황이다. 따라서 본 연구는 제2장에서 레스토랑 전문 글로벌 리뷰 플랫폼 사이트인 Yelp.com에서 제공하는 다양한 실제 레스토랑, 리뷰, 리뷰어 데이터 정보가 추천 성능에 미치는 영향력을 알아보고자 2단계의 실험 디자인을 제안하였다. 단계 I 실험에서는 기존 CF 기법의 이웃 도출 과정에서 리뷰어와 리뷰 정보가 추천 성능에 미치는 영향을 확인하였다. 레스토랑의 특성이 추천시스템 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여 제안한 단계 II 실험에서는 최종 추천 목록 도출 과정에서 가격대 및 레스토랑 업종 같은 레스토랑 정보가 추천시스템 성능에 미치는 변화를 확인하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 단계 I 실험 결과 리뷰어의 엘리트 여부와 누적 리뷰 개수를 고려하여 추천이 이루어질 경우 기존 CF와 비교할 때, 향상된 추천 성능을 보였다. 성능 향상을 확인한 특성은 모두 리뷰어 특성에 해당하며, 리뷰 정보는 추천 성능 향상에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 단계 II 실험 결과 레스토랑 가격대와 평균 평점을 고려하였을 때, 기존 CF와 비교할 때, 최종 추천 목록 크기와 상관없이 모두 추천 성능이 향상되었다. 또한, 레스토랑 종류를 고려한 방법론의 경우 10개 이하의 레스토랑을 추천할 때, 기존 CF와 비교할 때, 추천 성능이 향상됨을 확인하였다. 한편 외식 플랫폼으로 인해 소비자들은 편하고 빠르게 외식을 즐길 수 있게 되었지만, 음식을 주문하기 전에 음식에 대한 정보가 없기 때문에 음식의 품질 및 위생에 대한 위험이 있다. 따라서 음식 서비스 산업에서 온라인 리뷰의 중요성은 점점 커지고 있다. 일반적으로 온라인 리뷰는 소비자들이 제품 및 서비스에 대한 의사결정을 할 수 있도록 도움을 주는 중요한 정보 원천으로, 소비자들은 리뷰를 통해 제품 및 서비스 탐색 비용뿐만 아니라 품질에 대한 불확실성을 줄일 수 있다. 따라서 외식 플랫폼에 작성된 리뷰는 음식을 구매 후 취식까지 한 고객의 경험이기 때문에, 소비자들은 리뷰를 읽음으로써 음식 서비스를 구매여부에 대한 의사결정을 하게 된다. 즉 온라인 리뷰는 소비자들의 제품 또는 서비스의 구매 의사결정에 영향을 주는 중요한 수단이다. 따라서 본 연구는 제3장에서 정교화 가능성 모델 (Elaboration LikelihoodModel)을 사용하여 레스토랑에 대한 많은 리뷰 중에서 유용한 리뷰 또는 재미있는 리뷰인지 평가를 하는데 영향을 주는 요인을 탐색하였다. 또한 레스토랑 유형을 에스닉 레스토랑 (Ethnic Restaurant)과 일반 레스토랑 (Non-Ethnic Restaurant)로 구분하여, 레스토랑 유형이 중심 단서, 주변단서와 쾌락적 가치, 실용적 가치 사이의 관계에 대한 조절 효과를 살펴보았다. 분석결과 주변 단서 중 리뷰 길이, 이미지 개수, 중심 단서 중 인지 노력, 정서 경험, 시각, 청각, 후각, 미각이 쾌락적 평가에 영향을 준다. 또한 에스닉 레스토랑은 리뷰 평점, 미각, 촉각이 쾌락적 평가에 미치는 영향을 조절한다. 둘째, 주변 단서 중 리뷰 길이, 이미지 개수, 중심 단서 중 정서 경험, 시각, 후각이 실용적 평가에 영향을 준다. 또한 에스닉 레스토랑은 리뷰 평점, 청각이 실용적 평가에 미치는 영향을 조절한다. 레스토랑 리뷰 데이터에서 쾌락적 평가와 실용적 평가에 대한 에스닉 레스토랑의 조절효과 분석 연구의 학문적 및 실무적 기여는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 ELM에 기반하여 리뷰에 대한 정보처리는 주변 경로 (예들 들면, 리뷰 길이, 리뷰에 포함된 이미지 개수)와 중심 경로 (예를 들면, 인지 노력, 정서 경험, 시각, 후각, 미각)로 이루어진다는 것을 밝혔다. 둘째, 본 연구에서는 주변 단서 또는 중심 단서와 리뷰의 쾌락적 평가 또는 실용적 평가 사이의 관계에서 에스닉 레스토랑의 조절 효과를 확인하였다. 셋째, 기존의 연구에서는 리뷰의 감정 점수를 도출하기 위하여 내용 분석을 수행한 반면에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 수행하였다. 넷째, 기존의 연구에서는 리뷰의 다감각적 경험을 측정하기 위하여 단일 척도로 측정을 한 반면에, 본 연구에서는 다감각적 경험을 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각으로 나누어 각각 측정을 하였다. 다섯째, 본 연구 결과는 레스토랑 관리자는 부정적인 리뷰에 대해 개선 조치를 취하고, 긍정적인 리뷰에 대한 촉진을 강화하는데 도움이 될 것이며, 이는 잠재적으로 고객의 만족을 강화하는데 도움이 될 것이다. 마지막으로, 리뷰의 쾌락적 가치 및 실용적 가치 평가에 미치는 요인의 파악은 고객 만족을 강화하는데 도움이 될 것이다.
소득수준이 높아짐에 따라서, 외식에 대한 사람들의 수요는 꾸준히 증가하고 있으며, 레스토랑의 수도 지속적으로 늘어나고 있다. Yelp, Open Table, Zomato와 같은 레스토랑 리뷰 플랫폼은 레스토랑의 기본적인 정보, 고객 리뷰, 그리고 리뷰어에 대한 평가 정보를 제공하여 사용자들의 선호에 적합한 레스토랑을 선택하는 의사결정을 지원하고 있지만, 리뷰의 양이 지속적으로 증가함에 따라 사용자들은 자신이 필요한 또는 선호하는 레스토랑을 선택하는데 많은 시간이 소요되는 어려움에 직면할 때가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 레스토랑 추천시스템이다. 즉, 레스토랑 추천시스템은 사용자의 과거 레스토랑 방문기록 또는 댓글을 이용한 서비스 이용 경험을 기반으로 다양한 정보 필터링 기법을 사용하여 사용자가 선호할 레스토랑을 추천하는 시스템으로, 정보 과부화로 인한 사용자의 선택의 어려움을 해소시켜 주기 위하여 발전되어 왔다. 그러나 기존의 레스토랑 추천시스템 연구는 추천의 정확도 또는 다양성과 같은 성능 향상을 위한 시스템 개발에 대한 연구이며, 다양한 형태의 입력 정보가 추천시스템 성능에 어떻게 영향을 미치는 가를 연구한 논문은 찾아보기 힘든 상황이다. 따라서 본 연구는 제2장에서 레스토랑 전문 글로벌 리뷰 플랫폼 사이트인 Yelp.com에서 제공하는 다양한 실제 레스토랑, 리뷰, 리뷰어 데이터 정보가 추천 성능에 미치는 영향력을 알아보고자 2단계의 실험 디자인을 제안하였다. 단계 I 실험에서는 기존 CF 기법의 이웃 도출 과정에서 리뷰어와 리뷰 정보가 추천 성능에 미치는 영향을 확인하였다. 레스토랑의 특성이 추천시스템 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여 제안한 단계 II 실험에서는 최종 추천 목록 도출 과정에서 가격대 및 레스토랑 업종 같은 레스토랑 정보가 추천시스템 성능에 미치는 변화를 확인하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 단계 I 실험 결과 리뷰어의 엘리트 여부와 누적 리뷰 개수를 고려하여 추천이 이루어질 경우 기존 CF와 비교할 때, 향상된 추천 성능을 보였다. 성능 향상을 확인한 특성은 모두 리뷰어 특성에 해당하며, 리뷰 정보는 추천 성능 향상에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 단계 II 실험 결과 레스토랑 가격대와 평균 평점을 고려하였을 때, 기존 CF와 비교할 때, 최종 추천 목록 크기와 상관없이 모두 추천 성능이 향상되었다. 또한, 레스토랑 종류를 고려한 방법론의 경우 10개 이하의 레스토랑을 추천할 때, 기존 CF와 비교할 때, 추천 성능이 향상됨을 확인하였다. 한편 외식 플랫폼으로 인해 소비자들은 편하고 빠르게 외식을 즐길 수 있게 되었지만, 음식을 주문하기 전에 음식에 대한 정보가 없기 때문에 음식의 품질 및 위생에 대한 위험이 있다. 따라서 음식 서비스 산업에서 온라인 리뷰의 중요성은 점점 커지고 있다. 일반적으로 온라인 리뷰는 소비자들이 제품 및 서비스에 대한 의사결정을 할 수 있도록 도움을 주는 중요한 정보 원천으로, 소비자들은 리뷰를 통해 제품 및 서비스 탐색 비용뿐만 아니라 품질에 대한 불확실성을 줄일 수 있다. 따라서 외식 플랫폼에 작성된 리뷰는 음식을 구매 후 취식까지 한 고객의 경험이기 때문에, 소비자들은 리뷰를 읽음으로써 음식 서비스를 구매여부에 대한 의사결정을 하게 된다. 즉 온라인 리뷰는 소비자들의 제품 또는 서비스의 구매 의사결정에 영향을 주는 중요한 수단이다. 따라서 본 연구는 제3장에서 정교화 가능성 모델 (Elaboration Likelihood Model)을 사용하여 레스토랑에 대한 많은 리뷰 중에서 유용한 리뷰 또는 재미있는 리뷰인지 평가를 하는데 영향을 주는 요인을 탐색하였다. 또한 레스토랑 유형을 에스닉 레스토랑 (Ethnic Restaurant)과 일반 레스토랑 (Non-Ethnic Restaurant)로 구분하여, 레스토랑 유형이 중심 단서, 주변단서와 쾌락적 가치, 실용적 가치 사이의 관계에 대한 조절 효과를 살펴보았다. 분석결과 주변 단서 중 리뷰 길이, 이미지 개수, 중심 단서 중 인지 노력, 정서 경험, 시각, 청각, 후각, 미각이 쾌락적 평가에 영향을 준다. 또한 에스닉 레스토랑은 리뷰 평점, 미각, 촉각이 쾌락적 평가에 미치는 영향을 조절한다. 둘째, 주변 단서 중 리뷰 길이, 이미지 개수, 중심 단서 중 정서 경험, 시각, 후각이 실용적 평가에 영향을 준다. 또한 에스닉 레스토랑은 리뷰 평점, 청각이 실용적 평가에 미치는 영향을 조절한다. 레스토랑 리뷰 데이터에서 쾌락적 평가와 실용적 평가에 대한 에스닉 레스토랑의 조절효과 분석 연구의 학문적 및 실무적 기여는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 ELM에 기반하여 리뷰에 대한 정보처리는 주변 경로 (예들 들면, 리뷰 길이, 리뷰에 포함된 이미지 개수)와 중심 경로 (예를 들면, 인지 노력, 정서 경험, 시각, 후각, 미각)로 이루어진다는 것을 밝혔다. 둘째, 본 연구에서는 주변 단서 또는 중심 단서와 리뷰의 쾌락적 평가 또는 실용적 평가 사이의 관계에서 에스닉 레스토랑의 조절 효과를 확인하였다. 셋째, 기존의 연구에서는 리뷰의 감정 점수를 도출하기 위하여 내용 분석을 수행한 반면에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 수행하였다. 넷째, 기존의 연구에서는 리뷰의 다감각적 경험을 측정하기 위하여 단일 척도로 측정을 한 반면에, 본 연구에서는 다감각적 경험을 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각으로 나누어 각각 측정을 하였다. 다섯째, 본 연구 결과는 레스토랑 관리자는 부정적인 리뷰에 대해 개선 조치를 취하고, 긍정적인 리뷰에 대한 촉진을 강화하는데 도움이 될 것이며, 이는 잠재적으로 고객의 만족을 강화하는데 도움이 될 것이다. 마지막으로, 리뷰의 쾌락적 가치 및 실용적 가치 평가에 미치는 요인의 파악은 고객 만족을 강화하는데 도움이 될 것이다.
As the income level rises, demand for dining out is steadily increasing, while the number of restaurants is also continuously increasing. Restaurant review platforms such as Yelp, Open Table, and Zomato provide crucial information like contact information, hours and location, customer re...
As the income level rises, demand for dining out is steadily increasing, while the number of restaurants is also continuously increasing. Restaurant review platforms such as Yelp, Open Table, and Zomato provide crucial information like contact information, hours and location, customer reviews, and reviewers’ reputation to support the decision-making process for a restaurant selection that suits users’ preferences; however, the amount of reviews continues to increase. As the number of users increases, they often confront a difficulty of selecting a restaurant they prefer in a timely manner. A method to solve this problem is a restaurant recommendation system. In other words, the restaurant recommendation system uses various information filtering techniques based on the user's past restaurant visit history or service experiences using comments and thereby resolve the user's having troubles selecting a restaurant due to information overload. However, since the previous studies on the restaurant recommendation system focus on system development for performance improvements such as recommendation accuracy or diversity, it is challenging to find studies on the effect of various types of input information on the performance of the recommendation system. In Chapter 2 of this study, a two-phase experimental design is proposed to investigate the influence of information such as restaurants, reviews, and reviewers from one of the global restaurant review platforms, Yelp.com, on the recommendation system performance. In the phase I experiment, the effect of reviewers and review information on the recommendation performance was confirmed with the use of the present CF technique identifying neighbors. Furthermore, in order to analyze how the characteristics of restaurants affect the recommendation system performance, the phase II experiment examined the change in its performance due to the provision of information regarding the price or type of restaurants within the process of generating the final list of recommendation. The experimental results are as follows. First, from the phase I experiment, the recommendation system performance considering the reviewer's elite status and the cumulative number of reviews was improved more than that of the existing CF. Factors that confirm the improvement of the recommendation system performance belong to solely reviewers’ characteristics, whereas the review information did not have a significant effect. Second, from the phase II experiment, the recommendation performance considering the restaurant price and the average rating improved more than that of the existing CF, regardless of the final size of the recommendation list. In the case of the methodology considering the types of restaurant, the recommendation performance shows a greater improvement when less than ten restaurants are recommended, compared to the case when the CF is only used. Although the dining out platforms have allowed consumers to enjoy the dine outs in a more convenient, quicker manner, consumers are yet exposed to risks with regard to food quality and hygiene as they have insufficient amount of information about food before their order. Therefore, online reviews in the food service industry has become critical. Generally speaking, online reviews provide an important source of information that helps consumers make purchase decisions for products and services. Having gone through the reviews, consumers can reduce the cost of searching for products and services as well as uncertainty about their quality. Since the reviews written on the restaurant platform contain the real experiences of customers who had already tried the food, consumers make decisions about whether to purchase the food or not. In other words, online reviews provide a gateway for consumers to make their purchasing decisions for particular products or services. This study used the Elaboration Likelihood Model in Chapter 3 to explore factors affecting the evaluation of whether a review was useful or funny among numerous reviews of restaurants. Through the division of the restaurant type into ethnic and non-ethnic restaurants, the moderating effect of restaurant type on the relationship between central cues, peripheral cues and hedonic values as well as utilitarian values was investigated. As a result, the review length and the number of images among peripheral cues and cognitive effort, emotional experience, and sight, hearing, smell and taste among the central cues were found to influence the hedonic evaluation. Ethnic restaurants also moderate the effects of review ratings, taste, and touch on hedonic evaluation. Second, the review length and the number of images among peripheral cues and emotional experience, sight and smell among the central cues affected utilitarian evaluation. Also, ethnic restaurants moderate the effect of review ratings and hearing on utilitarian evaluation. Thus the academic and practical contributions of the study on the moderating effect of ethnic restaurants on hedonic and utilitarian evaluations using the restaurant review data are as follows. First, this study reveals that information processing of reviews based on the ELM consists of a peripheral path (e.g. review length and number of images included in a review) and a central path (e.g. cognitive effort, emotional experience, sight, smell, and taste). Second, the moderating effect of ethnic restaurants was confirmed on the relationship between the peripheral or central cues and the hedonic or utilitarian evaluation of reviews. Third, unlike the previous studies performed content analysis to derive the emotional score of the review, this study performed big data analysis. Fourth, while the previous studies used a single scale to measure the multisensory experience of review, this study measured the multisensory experience by dividing the multisensory experience into sight, hearing, smell, taste, and touch. Fifth, the results of this study will help restaurant managers to take corrective measures on negative reviews and strengthen the promotion of positive reviews, which will potentially enhance customer satisfaction. Lastly, identifying the factors affecting the hedonic and utilitarian evaluation of reviews is also expected to enhance customer satisfaction.
As the income level rises, demand for dining out is steadily increasing, while the number of restaurants is also continuously increasing. Restaurant review platforms such as Yelp, Open Table, and Zomato provide crucial information like contact information, hours and location, customer reviews, and reviewers’ reputation to support the decision-making process for a restaurant selection that suits users’ preferences; however, the amount of reviews continues to increase. As the number of users increases, they often confront a difficulty of selecting a restaurant they prefer in a timely manner. A method to solve this problem is a restaurant recommendation system. In other words, the restaurant recommendation system uses various information filtering techniques based on the user's past restaurant visit history or service experiences using comments and thereby resolve the user's having troubles selecting a restaurant due to information overload. However, since the previous studies on the restaurant recommendation system focus on system development for performance improvements such as recommendation accuracy or diversity, it is challenging to find studies on the effect of various types of input information on the performance of the recommendation system. In Chapter 2 of this study, a two-phase experimental design is proposed to investigate the influence of information such as restaurants, reviews, and reviewers from one of the global restaurant review platforms, Yelp.com, on the recommendation system performance. In the phase I experiment, the effect of reviewers and review information on the recommendation performance was confirmed with the use of the present CF technique identifying neighbors. Furthermore, in order to analyze how the characteristics of restaurants affect the recommendation system performance, the phase II experiment examined the change in its performance due to the provision of information regarding the price or type of restaurants within the process of generating the final list of recommendation. The experimental results are as follows. First, from the phase I experiment, the recommendation system performance considering the reviewer's elite status and the cumulative number of reviews was improved more than that of the existing CF. Factors that confirm the improvement of the recommendation system performance belong to solely reviewers’ characteristics, whereas the review information did not have a significant effect. Second, from the phase II experiment, the recommendation performance considering the restaurant price and the average rating improved more than that of the existing CF, regardless of the final size of the recommendation list. In the case of the methodology considering the types of restaurant, the recommendation performance shows a greater improvement when less than ten restaurants are recommended, compared to the case when the CF is only used. Although the dining out platforms have allowed consumers to enjoy the dine outs in a more convenient, quicker manner, consumers are yet exposed to risks with regard to food quality and hygiene as they have insufficient amount of information about food before their order. Therefore, online reviews in the food service industry has become critical. Generally speaking, online reviews provide an important source of information that helps consumers make purchase decisions for products and services. Having gone through the reviews, consumers can reduce the cost of searching for products and services as well as uncertainty about their quality. Since the reviews written on the restaurant platform contain the real experiences of customers who had already tried the food, consumers make decisions about whether to purchase the food or not. In other words, online reviews provide a gateway for consumers to make their purchasing decisions for particular products or services. This study used the Elaboration Likelihood Model in Chapter 3 to explore factors affecting the evaluation of whether a review was useful or funny among numerous reviews of restaurants. Through the division of the restaurant type into ethnic and non-ethnic restaurants, the moderating effect of restaurant type on the relationship between central cues, peripheral cues and hedonic values as well as utilitarian values was investigated. As a result, the review length and the number of images among peripheral cues and cognitive effort, emotional experience, and sight, hearing, smell and taste among the central cues were found to influence the hedonic evaluation. Ethnic restaurants also moderate the effects of review ratings, taste, and touch on hedonic evaluation. Second, the review length and the number of images among peripheral cues and emotional experience, sight and smell among the central cues affected utilitarian evaluation. Also, ethnic restaurants moderate the effect of review ratings and hearing on utilitarian evaluation. Thus the academic and practical contributions of the study on the moderating effect of ethnic restaurants on hedonic and utilitarian evaluations using the restaurant review data are as follows. First, this study reveals that information processing of reviews based on the ELM consists of a peripheral path (e.g. review length and number of images included in a review) and a central path (e.g. cognitive effort, emotional experience, sight, smell, and taste). Second, the moderating effect of ethnic restaurants was confirmed on the relationship between the peripheral or central cues and the hedonic or utilitarian evaluation of reviews. Third, unlike the previous studies performed content analysis to derive the emotional score of the review, this study performed big data analysis. Fourth, while the previous studies used a single scale to measure the multisensory experience of review, this study measured the multisensory experience by dividing the multisensory experience into sight, hearing, smell, taste, and touch. Fifth, the results of this study will help restaurant managers to take corrective measures on negative reviews and strengthen the promotion of positive reviews, which will potentially enhance customer satisfaction. Lastly, identifying the factors affecting the hedonic and utilitarian evaluation of reviews is also expected to enhance customer satisfaction.
주제어
#레스토랑 추천 시스템, 추천 시스템 평가, 2단계 실험디자인, 레스토랑 리뷰, 리뷰의 쾌락적 평가, 리뷰의 실용적 평가
학위논문 정보
저자
신현주
학위수여기관
경희대학교 대학원
학위구분
국내박사
학과
경영학과
지도교수
김재경
발행연도
2022
총페이지
ix, 100 p.
키워드
레스토랑 추천 시스템, 추천 시스템 평가, 2단계 실험디자인, 레스토랑 리뷰, 리뷰의 쾌락적 평가, 리뷰의 실용적 평가
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