[논문]토픽모델을 활용한 택배 서비스 소비자와 종사자의 불만 사항 분석

신진규

doi:10.22156/cs4smb.2020.10.02.039

토픽모델을 활용한 택배 서비스 소비자와 종사자의 불만 사항 분석
Analysis regarding Complaints of Courier Consumers and Workers in the Parcel Delivery Service by using Topic Model 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.2, 2020년, pp.39 - 48

신진규 (성균관대학교 학부대학)

초록
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택배 업계의 서비스 품질 향상과 고객 만족에 영향을 미치는 요인들을 다양한 차원에서 분석한 연구가 많이 이루어져 왔다. 이러한 연구의 대부분은 한정된 응답자를 대상으로 설문조사나 인터뷰 등의 질적 방법이 사용되어 자료의 형식과 내용, 응답자의 범위가 제한적이라는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 장기간에 축적된 불특정 다수의 소비자 상담 사례와 업계 종사자의 불만이 반영된 기사문을 대상으로 삼아 택배 서비스에서 소비자와 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석하여 선행 연구의 미비점을 보완하고자 하였다. 또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 하였다. 이 결과 지연/분실/오배송 토픽과 택배 산업 경쟁 심화 토픽이 중심을 이루는 것으로 나타났다. 토픽 트렌드 분석 결과 최근 국제 택배 상담 내용이 다소 늘었고, 아파트 택배 배송과 관련된 갈등이 많이 다루어져 이를 정부 정책에 반영하거나 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다. 연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 다루어진 내용이 주를 이루지만 내밀한 상담사례와 학술 문헌 등 다른 자료와 분석 방법을 추가하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것이라고 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Many studies have been conducted to analyze factors that affect customer satisfaction, and service quality improvement in the parcel delivery industry. Most of these studies have a limited number of respondents using methods such as surveys and interviews. Therefore, this study aims to supplement the shortcomings of previous studies, by searching and analyzing the common major topics related to the complaints pointed out by consumers and suppliers in the parcel delivery service with cases of consumer counseling, and articles that reflect the complaints of workers in the industry. In addition, by analyzing the trend of these topics, we attempted to discover new topics and suggest implications. In conclusion, topics such as delay/lost/wrong deliveries as well as the fierce competition in the parcel delivery industry, turned out to be central aspects. As a result of the topic trend analysis, talks with international couriers have recently increased, and many conflicts related to apartment parcel delivery have been dealt with. The topics presented in this study are mainly focused on the contents of previous studies, but we expect that new and valuable topics can be derived by adding other data and analysis methods, such as internal counseling and academic literature.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Research method and procedure
표 Table 1. Topic names and top frequency words
그림 Fig. 2. Trend of customer's complains regarding delivery
그림 Fig. 3. Trend of articles dealt with complains of delivery
그림 Fig. 4. Topic network(consumer's complains regarding delivery)
그림 Fig. 5. Topic network(articles dealt with complains of delivery)
표 Table 2. Result of topic network centrality analysis

AI 본문요약
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문제 정의

이와 같이 본 연구는 장기간에 축적된 불특정 다수의 소비자 상담 사례와 업계 종사자의 불만이 반영된 기사문을 대상으로 삼아 택배 서비스를 이용하는 소비자와 서비스 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석하여 선행 연구의 미비점을 보완하고자 한다. 또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 택배 서비스 불만 사항에 대한 주요 토픽을 파악하고 최근에 제기된 이슈를 발굴하기 위해 소비자 상담 내용과 기사문을 대상으로 토픽 분석, 토픽 추세 분석, 토픽 네트워크 중심성 분석을 수행하였다.
이 과정에서 객관성을 높이기 위해 전문가에게 설문을 통해 검증하기도 한다[18,20]. 본 논문에서는 토픽의 수를 늘려가며 결과로 나타난 토픽별 빈도수 상위 단어와 각 단어가 사용된 문헌자료에서 의미하는 바를 검토하여 연구자가 타당하다고 판단되는 토픽수와 토픽명을 설정하였다. 이러한 절차를 거쳐 토픽수를 4개로 결정하고 각 토픽에 적합한 토픽명을 부여하였다.
이에 본 연구에서는 다량의 텍스트 자료에서 의미 있는 토픽을 찾는 방법으로 토픽모델이 유용하므로 [18-22] 택배 불만과 관련된 소비자 상담 사례와 기사문을 대상으로 택배 서비스 불만에 관한 주요 이슈를 탐색하고 분석하여 선행 연구에서 분석의 대상으로 삼은 자료의 형식과 내용 그리고 자료 작성자의 범위 면에서 드러난 한계를 극복하고자 한다.
이와 같이 본 연구는 장기간에 축적된 불특정 다수의 소비자 상담 사례와 업계 종사자의 불만이 반영된 기사문을 대상으로 삼아 택배 서비스를 이용하는 소비자와 서비스 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석하여 선행 연구의 미비점을 보완하고자 한다. 또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 한다.
이처럼 일상적인 택배 서비스 과정에서 생기는 소비자와 업계 종사자가 지적하는 불만이나 문제점이 기록된 텍스트 자료를 대상으로 새로운 이슈를 파악하기 위한 연구목적을 위해 본 논문에서는 웹상에 있는 소비자 상담 자료와 택배 불만에 관한 기사문을 대상으로 연구를 진행하였다.

제안 방법

2) 분류하였지만, 본 논문에서는 지연, 분실, 오배송을 하나의 토픽으로 묶었다. 이는 첫 번째 그룹의 빈도수 상위 단어에 ‘지연(delay)’, ‘분실(lost)’이 포함되어 있고, 고객이 주문하지 않은 상품이나 다른 주소로 배송되는 것을 의미하는 오배송에 관련된 ‘반품(return)’, ‘주소 (address)’ 등의 단어가 포함되어 있기 때문이다.
네 번째 군집의 토핑명인 국제 택배는 ‘한국(Korea)’, ‘대행(agency)’, ‘통관(customs)’, ‘해외(overseas) 등의 단어를 통해 정하였다.
도출된 토픽에서 어떤 토픽이 중심이 되는지를 살펴 보기 위해 각 토픽에 사용된 빈도수 상위 10개 단어의 토픽 간 동시 사용 빈도수로 네트워크 중심성 분석을 수행하였다[21]. 특정 단어가 모든 토픽에 사용된다면 네트워크 중심성을 파악하기가 용이하지 않기 때문에 이러한 단어는 제외하였다.
1과 같이 문서수집, 전처리 및 명사 추출, 토픽 및 토픽 트렌드 분석, 토픽 네트워크 중심성 분석 순으로 진행하였다. 또한 문서수집 단계에서는 소비자 상담 사례와 기사문을 사용하였고, 토픽 네트워크 중심성 분석 단계에서는 단어의 토픽 간 동시 사용 빈도 자료를 사용하였다.
택배 서비스 수요자의 만족과 공급자의 품질 향상이나 경쟁력 강화에 관한 대부분의 연구는 설문 자료를 활용한 통계분석 방법이 사용되었다. 배송과정의 비일상적인 예외 사항에 관한 분쟁 사례 데이터로 검색트리를 구성하거나[23] 택배 불만 텍스트 자료를 기계학습 방법으로 분석한 연구도 있지만[24], 이러한 연구에서는 연구자가 텍스트 내용을 사전에 수작업으로 분류하는 지도 학습의 접근법을 사용하였다. 본 연구에서는 택배 불만과 관련된 텍스트 자료를 대상으로 비지도 학습 접근법인 토픽모델을 활용했다는 점에서 차이가 있다.
본 연구의 방법 및 절차는 Fig. 1과 같이 문서수집, 전처리 및 명사 추출, 토픽 및 토픽 트렌드 분석, 토픽 네트워크 중심성 분석 순으로 진행하였다. 또한 문서수집 단계에서는 소비자 상담 사례와 기사문을 사용하였고, 토픽 네트워크 중심성 분석 단계에서는 단어의 토픽 간 동시 사용 빈도 자료를 사용하였다.
소비자 상담 자료와 같은 택배 업계 종사자의 상담 자료는 구하기가 어려워 대안으로 택배 업계의 불만을 다룬 기사문을 분석 자료로 설정하였다. 택배 업계 종사자가 지적하는 문제점은 학술문헌으로 발표되기도 하지만 이것은 자료의 양이 많지 않고 택배 산업 주체 간의 이해관계 상충으로 발생한 사회적인 문제는 언론을 통해 기사화되기도 하므로 이를 분석의 대상으로 삼았다.
유의미한 토픽을 탐색하기 위해 크롤링한 문서 자료에서 웹 문서에 사용되는 제어 부호, 특수 기호, 숫자 등을 제거하고 형태소를 분석하는 R 패키지인 RHINO를 사용하여 명사를 추출하였다. 추출된 명사에서 특정 택배 업체 등 고유명사, 의존명사, 연구 주제와 관련 없는 단어 등의 불용어는 제거하였다.
본 논문에서는 토픽의 수를 늘려가며 결과로 나타난 토픽별 빈도수 상위 단어와 각 단어가 사용된 문헌자료에서 의미하는 바를 검토하여 연구자가 타당하다고 판단되는 토픽수와 토픽명을 설정하였다. 이러한 절차를 거쳐 토픽수를 4개로 결정하고 각 토픽에 적합한 토픽명을 부여하였다. 또한 연도별 토픽 트렌드는 2010년에서 2018년까지 토픽들의 가중치 변화를 나타낸 토픽 점수[22]를 사용하였다.
택배 불만 기사 토픽명도 상담 토픽명을 정한 것과 같은 과정을 통해 아파트 택배 배송(apartment parcel delivery), 택배 산업 경쟁 심화(fierce competition in parcel delivery industry), 택배 종사자의 근무 환경(working environment of parcel delivery employee), 택배 사업 규제 완화(deregulation of parcel delivery business)로 정하였다.

대상 데이터

택배 상담 문서는 1372소비자 상담센터에 공개된 택배 화물운송 서비스 상담사례를 크롤링하여 수집하였다. 2010년에서 2018년까지 작성된 택배 화물운송 서비스 상담 사례 3,755건을 수집하여 이 중에 중복된 내용 1,516건을 삭제하고 2,239건의 상담 사례를 분석의 대상으로 삼았다. 또한 2010년에서 2018년까지 ‘택배’와 ‘불만’ 검색어로 네이버에 게시된 기사문을 찾아 이 중에 제목에 ‘택배’가 있는 기사문만 크롤링하여 택배 불만 관련 문서를 수집하였다.
또한 2010년에서 2018년까지 ‘택배’와 ‘불만’ 검색어로 네이버에 게시된 기사문을 찾아 이 중에 제목에 ‘택배’가 있는 기사문만 크롤링하여 택배 불만 관련 문서를 수집하였다.
소비자 상담 자료로는 정부가 소비자의 불만 사항을 해결할 창구로 운영하는 1372소비자 상담센터 자료를 사용하였다. 소비자 상담센터는 전국 어디서나 단일 대표전화 1372로 소비자가 전화를 걸면 신속한 전화연결로 상담 편의성을 높여 상담서비스 및 정보를 제공하고 있다.
‘택배’와 ‘불만’으로만 검색하면 비정규직 문제, 특정 상품이나 신규 아파트 홍보 등 택배 서비스 불만과 관련성이 매우 적은 내용이 있는 기사문도 포함되기 때문에 이를 제거하기 위해 제목에 택배가 있는 기사문만 선별한 것이다. 이러한 과정을 거쳐 621건의 택배 불만 관련 문서를 수집하였다.
택배 상담 문서는 1372소비자 상담센터에 공개된 택배 화물운송 서비스 상담사례를 크롤링하여 수집하였다. 2010년에서 2018년까지 작성된 택배 화물운송 서비스 상담 사례 3,755건을 수집하여 이 중에 중복된 내용 1,516건을 삭제하고 2,239건의 상담 사례를 분석의 대상으로 삼았다.
소비자 상담 자료와 같은 택배 업계 종사자의 상담 자료는 구하기가 어려워 대안으로 택배 업계의 불만을 다룬 기사문을 분석 자료로 설정하였다. 택배 업계 종사자가 지적하는 문제점은 학술문헌으로 발표되기도 하지만 이것은 자료의 양이 많지 않고 택배 산업 주체 간의 이해관계 상충으로 발생한 사회적인 문제는 언론을 통해 기사화되기도 하므로 이를 분석의 대상으로 삼았다. 이러한 자료에는 택배 산업을 둘러싼 환경과 서비스의 발전 수준에 따른 변화가 반영되기 때문에 추세 분석에도 적합하다고 할 수 있다.

이론/모형

LDA 모형에서는 계산량의 증가로 사후분포를 직접 다루기 힘들기 때문에 계산의 편이성을 위해 사후 분포의 근사화를 사용하는데 그중의 하나가 샘플링을 이용하는 방법이다[26]. 본 연구에서는 이 중에 붕괴 깁스 샘플러(collapsed gibbs sampler) 알고리즘을 사용하였다. LDA 모형의 단점은 군집분석에서 군집의 수를 정하듯 토픽의 수를 사전에 결정해야 한다는 것이다.
특정 단어가 모든 토픽에 사용된다면 네트워크 중심성을 파악하기가 용이하지 않기 때문에 이러한 단어는 제외하였다. 중심성 파악을 위해 중요 노드와의 연결 빈도를 고려한 고유벡터 중심성 척도와 중요 노드와의 중심성 전달에 제약을 가한 패이지랭크(pagerank) 중심성에 노드 간 연결 빈도로 가중치를 준 척도를 사용하였다.
토픽 분석을 위해 잠재 디리클레 할당(latent dirichlet allocation, LDA) 모형을 사용하였다. LDA는 문서의 단어들에 대하여 디리클레 분포를 적용하여 잠재적인 토픽 구조를 예측하는 확률적 생성 모형이다 [18,25].

성능/효과

Fig. 2에서 연도별 토픽 트렌드를 보면 모든 시점에서 지연/분 실/오배송 토픽 점수가 가장 높아 일반적인 상식과 다르지 않은 것으로 나타났다. 두 번째 군집의 토픽명은 파손으로 ‘파손(damage)’, ‘박스(box)’, ‘포장(packaging)’ 등의 단어로 쉽게 파악할 수 있다.
둘째, 택배 불만 기사문은 아파트 택배 배송, 택배 산업 경쟁 심화, 택배 종사자의 근무환경, 택배 사업 규제 완화로 분류되었고 네트워크 중심성 분석 결과 이 중에 택배 산업 경쟁 심화 토픽이 중심이 되는 것으로 나타났다. 택배 산업의 경쟁 심화로 생긴 문제점 중의 하나는 택배 박스 하나당 평균단가 하락으로 이는 중소 택배 업체나 지입제도 때문에 대다수가 자영업자인 택배 배송 기사의 부담으로 이어지게 된다.
셋째 연도별 토픽 트렌드 분석 결과 최근에 소비자 상담 내용에서는 국제 택배와 관련된 불만이 다소 늘었고, 택배 불만 관련 기사에서는 아파트 택배 배송과 관련된 내용이 언론에서 기사로 많이 다루어졌음을 알 수 있었다.
첫째, 소비자 상담 내용은 지연/분실/오배송, 파손, 택배 종사자의 태도, 국제 택배로 분류되었고 이 중에 지연/분실/오배송 토픽이 중심을 이루었다. 지연, 분실, 오배송이 같은 토픽으로 묶인 것은 고객이 상담 내용을 작성할 때 지연, 분실, 오배송과 관련된 단어를 혼합하여 사용하고 있으며 이는 지연, 분실, 오배송이 복합적으로 발생하는 택배 사고가 많음을 시사한다.

후속연구

또한 상담내용은 상담을 의뢰한 사람이 공개 여부를 선택하기 때문에 개인정보 보호법에 저촉되지 않는다. 그러므로 이러한 소비자 상담 자료를 분석의 대상으로 삼으면 다양한 소비자의 불만 사항을 파악하는데 적합할 것이다.
또한 상담내용에는 최근의 추세가 반영된 소비자 불만 내용이 포함되기 때문에 본 연구 결과를 반영해서 보완한 상담 분류체계로 변경할 필요가 있다. 그리고 본 연구에서 접근한 방식을 활용해서 여행운송서비스 등 소비자 상담센터에 축적된 다른 분야의 상담 내용 분류에 적용할 수도 있을 것이다. 또한 토픽 트렌드 분석 결과로 최근에 증가추세로 나타난 국제택배나 아파트 택배 배송은 비교적 새롭게 떠오른 시의성이 있고 이해 당사자 간의 논쟁의 여지가 있는 문제이므로 앞으로 정부 정책에 반영하거나 학계의 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다.
연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 이미 다루어진 내용이 주를 이루지만 본 논문에서는 텍스트 자료를 공개된 상담 사례와 기사문으로 한정했으므로 공개되지 않은 내밀한 상담 사례와 학술 문헌 등을 추가하여 분석하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 LDA 모델을 사용하는데 그쳤지만, 구조적 토픽모델(structural topic model)[28] 등 다른 모델을 활용한 결과와 종합적으로 비교분석하는 연구를 추가하여 도출된 토픽의 타당도를 높일 필요가 있다.
현재는 업무 담당자가 상담 내용을 수작업으로 분류해서 분석하고 있고, 상담 자료를 어떤 항목으로 분류해야 할지 모호한 사례도 있다. 또한 상담내용에는 최근의 추세가 반영된 소비자 불만 내용이 포함되기 때문에 본 연구 결과를 반영해서 보완한 상담 분류체계로 변경할 필요가 있다. 그리고 본 연구에서 접근한 방식을 활용해서 여행운송서비스 등 소비자 상담센터에 축적된 다른 분야의 상담 내용 분류에 적용할 수도 있을 것이다.
그리고 본 연구에서 접근한 방식을 활용해서 여행운송서비스 등 소비자 상담센터에 축적된 다른 분야의 상담 내용 분류에 적용할 수도 있을 것이다. 또한 토픽 트렌드 분석 결과로 최근에 증가추세로 나타난 국제택배나 아파트 택배 배송은 비교적 새롭게 떠오른 시의성이 있고 이해 당사자 간의 논쟁의 여지가 있는 문제이므로 앞으로 정부 정책에 반영하거나 학계의 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다.
연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 이미 다루어진 내용이 주를 이루지만 본 논문에서는 텍스트 자료를 공개된 상담 사례와 기사문으로 한정했으므로 공개되지 않은 내밀한 상담 사례와 학술 문헌 등을 추가하여 분석하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 LDA 모델을 사용하는데 그쳤지만, 구조적 토픽모델(structural topic model)[28] 등 다른 모델을 활용한 결과와 종합적으로 비교분석하는 연구를 추가하여 도출된 토픽의 타당도를 높일 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	택배업계 종사자가 겪는 문제점은 무엇인가?	택배 서비스의 질적 수준은 택배 업계 종사자의 애로 사항과도 연계되어 있다. 한국교통연구원 연구보고 서에 따르면 차량 수급 부족, 열악한 근무환경, 운임 단가 하락과 낮은 소득이 택배업계 종사자가 지적하는 문제점으로 파악되었다[1,2]. 그러므로 택배 서비스의 고도화를 위해서는 소비자의 관점 뿐 아니라 택배 업계 종사자의 관점을 포함하여 종합적으로 파악할 필요가 있다.
	택배 서비스에서 소비자와 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석한 결과는 어떻게 나타나는가?	또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 하였다. 이 결과 지연/분실/오배송 토픽과 택배 산업 경쟁 심화 토픽이 중심을 이루는 것으로 나타났다. 토픽 트렌드 분석 결과 최근 국제 택배 상담 내용이 다소 늘었고, 아파트 택배 배송과 관련된 갈등이 많이 다루어져 이를 정부 정책에 반영하거나 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다. 연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 다루어진 내용이 주를 이루지만 내밀한 상담사례와 학술 문헌 등 다른 자료와 분석 방법을 추가하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것이라고 기대한다.
	잠재 디리클레 할당 모형은 무엇인가?	토픽 분석을 위해 잠재 디리클레 할당(latent dirichlet allocation, LDA) 모형을 사용하였다. LDA 는 문서의 단어들에 대하여 디리클레 분포를 적용하여 잠재적인 토픽 구조를 예측하는 확률적 생성 모형이다 [18,25]. LDA 모형에서는 계산량의 증가로 사후분포를 직접 다루기 힘들기 때문에 계산의 편이성을 위해 사후 분포의 근사화를 사용하는데 그중의 하나가 샘플링을 이용하는 방법이다[26].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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