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문제 정의
- 인공지능 기능을 갖춘 다양한 제품들이 출시되고 있지만, 이러한 속성들이 고객들에게 어떻게 인식되고 있는 지를 시간에 따라 분석한 연구는 부족하다. 따라서, 본 연구에서는AI 스피커의 인공지능 속성에 대한 태도가 시간이 흐름에 따라 어떻게 변화하는 지를 텍스트 마이닝 기반 분석을 통해 탐색적으로 파악하고자 한다.
- 기본적으로 지표가 토픽 간의 차이가 명확한 지와 많은 부분을 포함하고 있는 지를 측정하기에 토픽의 수가 많아지면 최소화 하는 지표와 최대화 하는 지표 모두 좋은 값을 띄게 되다가 토픽의 수가 너무 많아 지면 지표 값이 다시 나빠지는 패턴을 띈다. 본 연구에서는 최소화 지표 값과 최대화 지표 값이 안정적인 패턴을 보이기 시작하는 토픽의 수인 12개를 선택하여 토픽 분석을 수행하였다.
- [Figure 8], [Figure 9], [Figure 10]은 토픽별로 리뷰에 언급되는 분포를 시간의 흐름에 따라 가시화한 것이다. 좀 더 심층적인 분석을 위해 모든 리뷰에 언급되는 분포가 아닌, 리뷰에 따라 언급되는 분포가 차이가 있는 지를 파악하고자 한다. 고객 리뷰는 기본적으로 제품에 대한 만족을 표시하는 별표를 1개부터 5개까지 부여하게 되어 있다.
- 토픽 8번과 토픽 2번의 비교에서도 마찬가지로 토픽 2번에는 volume이나 hearing 등의 스피커나 음성 관련 단어들이 많고, 토픽 8번에는 스마트 속성인 reading, talking 단어와 satisfied, convenient, perfect등 만족에 대한 단어들이 존재한다. 토픽 2, 6, 8번이 서로 상이한 부분이 존재하지만 음성명령, 정보제공, 제어와 같은 스마트 속성에 대한 내용을 많이 포함하고 있는 것으로 보여 이 세개의 토픽의 분포가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는 지를 중점적으로 분석해 보고자 한다.
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