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[국내논문] 사용자 리뷰 데이터를 활용한 모바일 어플리케이션 서비스 평가 척도 개선
Improving evaluation metric of mobile application service with user review data 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.1, 2020년, pp.380 - 386  

이범국 (티맥스 데이터 연구소) ,  손창호 (육군3사관학교)

초록
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모바일 어플리케이션 시장은 스마트폰의 등장 이후로 지난 10여 년의 성장을 통해 전자기기 소프트웨어 시장에서 가장 큰 시장을 보유하게 되었다. 모바일 어플리케이션 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 사용자의 소비와 사용 양태에 어플리케이션 평가가 끼치는 영향력 역시 큰 폭으로 상승하였다. 이에 따라 모바일 어플리케이션을 평가하기 위한 척도에 관한 연구들이 진행됐으나, 대부분의 연구가 전문가 중심의 인터뷰 또는 설문조사와 같은 정성적인 방법에 의존하였다. 또한, 서비스 사용자의 관점이 아닌 서비스 제공자의 관점에서 평가 척도가 구성되고 있다. 하지만 최근에는 대량의 사용자 리뷰(User Review) 데이터를 통해 실제 사용자들의 어플리케이션 평가의 정량적 분석이 가능해짐에 따라, 연구자의 주관성을 최소화하는 어플리케이션 영역별 분석의 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 리뷰 데이터를 활용하여 모바일 어플리케이션들에 대한 기존의 품질 평가에 대한 문제점을 보완할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 토픽모델링 기법인 LDA(Latent Dirichlet allocation)을 적용하여, 기존의 평가 척도를 사용자 관점에서 개선하는 방법을 제안한다. 본 연구를 통해 서비스 제공자 및 연구자의 주관성으로 인한 서비스 평가의 편향을 줄이고, 소비자 관점의 모바일 어플리케이션 영역별 평가 척도를 제공할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The mobile application market has grown over the past decade since the advent of smartphones, making it the largest market for electronic device software. As competition intensifies in the mobile application market, the impact of application evaluations on the consumption and usage patterns of users...

주제어

#User Centric   #Mobile Application   #Service Evaluation   #Topic Modeling   #User Review  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이는 첫째, 모바일 어플리케이션에 대해 서비스 제공자와 사용자의 양방향적인 분석이 가능하도록 하며, 둘째, 다량의 오피니언들을 통해, 서비스 영역의 확장에 대응하여, 영역별 분석이 용이하기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 평가 척도에 대하여 사용자 리뷰 데이터를 LDA기법을 통해 영역별로 분석하고 개선하는 프로세스를 제안하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
토픽 모델링이란 무엇인가요? 본 연구에서 주요하게 활용하는 LDA (Latent Dirichlet Allocation)는 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법의 일종으로, 토픽 모델링이란 다량의 문서에서 발견되는 맥락과 관련된 단서를 이용하여 유사 의미의 단어들을 하나의 주제로 다시 묶는 군집화 기법이다[15-16]. 이 중 LDA는 주어진 문서 집단에 대하여 임의의 주제가 어떠한 분포로 존재하는지에 대해 분석하는 모형이다.
사용자 중심 데이터중 사용자 리뷰 데이터는 어디서 활용되나요? 반면, 최근에는 사용자 중심 데이터가 어플리케이션 추천 시스템을 비롯하여, 서비스 품질 분석 등 다방면에 활용되고 있다[12-13]. 특히, 소비자 행동 패턴을 보여주 는 여러 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 가장 상세하게 소비자의 의견을 들을 수 있는 데 이터로 온라인을 통해 제품이나 서비스에 대한 평가가 이루어지는 많은 곳에서 활용되고 있다[14]. 이에 본 연구에서는 평가 척도 개선을 위한 데이터 소스로 사용자 리뷰 데이터를 활용한다.
본 연구에서 평가 척도 개선을 위한 데이터 소스로 활용하는 것은? 특히, 소비자 행동 패턴을 보여주 는 여러 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 가장 상세하게 소비자의 의견을 들을 수 있는 데 이터로 온라인을 통해 제품이나 서비스에 대한 평가가 이루어지는 많은 곳에서 활용되고 있다[14]. 이에 본 연구에서는 평가 척도 개선을 위한 데이터 소스로 사용자 리뷰 데이터를 활용한다. 이는 첫째, 모바일 어플리케이션에 대해 서비스 제공자와 사용자의 양방향적인 분석이 가능하도록 하며, 둘째, 다량의 오피니언들을 통해, 서비스 영역의 확장에 대응하여, 영역별 분석이 용이하기 때문이다.
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참고문헌 (16)

  1. Xueqing Zeng, Xian Peng and Chun Lu., "Survey on the Quality Assessment Factors of Educational APP", In Educational Technology, 2017 International Symposium, IEEE, pp.196-200, 2017 DOI: https://doi.org/10.1109/iset.2017.52 

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  14. Yaobin Lu, Long Zhang and Bin Wangb, "A multidimensional and hierarchical model of mobile service quality", Electronic Commerce Research and Applications, Vol.8, pp.228-240, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.elerap.2009.04.002 

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  15. Liangjie Hong and Brian D. Davison, "Empirical study of topic modeling in Twitter", In Social Media Analytics, 2010 1st Workshop, pp.80-88, 2010. DOI: https://doi.org/10.1145/1964858.1964870 

  16. David M. Blei, Andrew Y. Ng and Michael I. Jordan. "Latent Dirichlet Allocation", Journal of Machine Learning Research, Vol.3, pp.993-1022, 2003. DOI: https://doi.org/10.1162/jmlr.2003.3.4.-5.993 

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