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[국내논문] 앱 이용실적과 앱 리뷰 감성분석의 통합적 모델 구축에 관한 연구
A Study on Building an Integrated Model of App Performance Analysis and App Review Sentiment Analysis 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.22 no.1, 2022년, pp.58 - 73  

김동욱 (한국과학기술원 기술경영전문대학원) ,  김성범 (금오공대 IT융합학과)

초록
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이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to construct a predictable estimation model that reflects the relationship between the variables of mobile app performance and to verify how app reviews affect app performance. In study 1 and 2, the relationship between app performance indicators was derived using correl...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구는 앱 이용실적에 대한 다양한 지표의 통합과 앱 리뷰 감성 점수의 결합을 통해서 앱 개발자, 마케터와 기획자에 대한 실무적 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 모바일 앱을 기획 및 개발하고 모바일 서비스를 진행하고 있는 기업에 필요한 앱 실적과 성장에 관한 관리지표를 제시하는 것을 목적으로 한다.
  • 이 연구는 앱 이용실적에 대한 다양한 지표의 통합과 앱 리뷰 감성 점수의 결합을 통해서 앱 개발자, 마케터와 기획자에 대한 실무적 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 모바일 앱을 기획 및 개발하고 모바일 서비스를 진행하고 있는 기업에 필요한 앱 실적과 성장에 관한 관리지표를 제시하는 것을 목적으로 한다.

가설 설정

  • 텍스트 마이닝의 감성분석과 다변량 시계열 분석을 사용하여 위의 연구문제 3을 검증한다. 사용자가 앱 스토어에서 앱을 내려받아 설치하기 전에 앱 리뷰를 읽어본다는 가정하에 앱 리뷰가 앱 실적에 영향을 줄 수 있을 것으로 가정한다. 앱 리뷰를 감성점수로 표현한 후앱 리뷰의 다양한 감성점수가 특정 앱 실적 지표에 시계 열적으로 선행하는지 탐구한다.
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참고문헌 (49)

  1. 이희서, 곽나연, 이중정, "스마트폰 앱 사용 및 추천의 도 영향 요인에 관한 연구," 한국콘텐츠학회논문지, Vol.15, No.8, pp.481-494, 2015. 

  2. K. Gi Jin, B. Gwang In, and Y. Jung Mee, "A Study on the Effect of Easiness to Use the Food Service Related Application of Smart Phone on Intentions of Use: Focused on the Mediation Effect of Familarity and Usefulness," (in 한국어), Korean Journal of Hospitality & Tourism, Vol.20, No.6, pp.61-81, 2011(12). 

  3. 유로, 이종호, "모바일 메신저 앱의 이용 동기와 품질요인이 몰입과 사용자의 만족도와 충성도에 미치는 영향," e-비즈니스연구, Vol.15, No.3, pp.255-276, 2014. 

  4. 김광국, 김용환, 김자희, "사용자 리뷰 토픽분석을 활용한 모바일 쇼핑 앱 고객만족도에 관한 연구," 한국전자거래학회지, Vol.23, No.4, pp.41-62, 2018. 

  5. 조혁준, 강주영, "한국과 미국 간 모바일 앱 리뷰의 감성 차이에 관한 탐색적 비교 분석," 한국 IT 서비스학회 학술대회 논문집, pp.105-109, 2016. 

  6. 이동일, 최승훈, "앱스토어에서 소비자 리뷰와 전문가 리뷰가 앱 개발사의 성과에 미치는 영향," JOURNAL OF KOREAN MARKETING ASSOCIATION, Vol.27, No.2, pp.113-136, 2012. 

  7. L. Ravindranath, J. Padhye, S. Agarwal, R. Mahajan, I. Obermiller, and S. Shayandeh, "Appinsight: Mobile app performance monitoring in the wild," in Proceedings of the 10th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, OSDI 2012, pp.107-120, 2012. 

  8. Heo, J. Seo, Cho, H. Chang, Kim, and Y. Ju, "Advertising Implications of Beacon Technology - Focusing on TAM to Predict User Acceptance of Beacon Application," The Korean Journal of Advertising and Public Relations, Vol.17, No.3, pp.98-137, 2015(7). 

  9. P. Tak and S. Panwar, "Using UTAUT 2 model to predict mobile app based shopping: evidences from India," Journal of Indian Business Research, Article, Vol.9, No.3, pp.248-264, 2017. 

  10. S. Yuan, W. Ma, S. Kanthawala, and W. Peng, "Keep Using My Health Apps: Discover Users' Perception of Health and Fitness Apps with the UTAUT2 Model," Telemedicine and e-Health, Article, Vol.21, No.9, pp.735-741, 2015. 

  11. C. H. Hsiao, J. J. Chang, and K. Y. Tang, "Exploring the influential factors in continuance usage of mobile social Apps: Satisfaction, habit, and customer value perspectives," Telematics and Informatics, Article, Vol.33, No.2, pp.342-355, 2016, Art. No.730. 

  12. N. Valaei, S. R. Nikhashemi, G. Bressolles, and H. H. Jin, "A(n) (a)symmetric perspective towards task-technology-performance fit in mobile app industry," Journal of Enterprise Information Management, Article Vol.32, No.5, pp.887-912, 2019. 

  13. J. K. Carmody, L. A. Denson, and K. A. Hommel, "Content and usability evaluation of medication adherence mobile applications for use in pediatrics," Journal of Pediatric Psychology, Article Vol.44, No.3, pp.333-342, 2019. 

  14. D. Lin, C. P. Bezemer, Y. Zou, and A. E. Hassan, "An empirical study of game reviews on the Steam platform," Empirical Software Engineering, Article Vol.24, No.1, pp.170-207, 2019. 

  15. T. Alessa, S. Abdi, M. S. Hawley, and L. D. Witte, "Mobile apps to support the self-management of hypertension: Systematic review of effectiveness, usability, and user satisfaction," Journal of Medical Internet Research, Review Vol.20, No.7, 2018, Art. no. e10723. 

  16. C. Y. Lee, C. H. Tsao, and W. C. Chang, "The relationship between attitude toward using and customer satisfaction with mobile application services: An empirical study from the life insurance industry," Journal of Enterprise Information Management, Article Vol.28, No.5, pp.680-697, 2015. 

  17. P. Krebs and D. T. Duncan, "Health app use among US mobile phone owners: A national survey," JMIR mHealth and uHealth, Review Vol.3, No.4, 2015, Art. no. e101. 

  18. J. A. Cafazzo, M. Casselman, N. Hamming, D. K. Katzman, and M. R. Palmert, "Design of an mHealth app for the self-management of adolescent type 1 diabetes: A pilot study," Journal of Medical Internet Research, Conference Paper Vol.14, No.3, 2012. 

  19. A. E. Roberts, T. A. Davenport, T. Wong, H. W. Moon, I. B. Hickie, and H. M. LaMonica, "Evaluating the quality and safety of health-related apps and e-tools: Adapting the Mobile App Rating Scale and developing a quality assurance protocol," Internet Interventions, Article Vol.24, 2021, Art. no. 100379. 

  20. A. Salazar, H. de Sola, I. Failde, and J. A. Moral-Munoz, "Measuring the quality of mobile apps for the management of pain: Systematic search and evaluation using the mobile app rating scale," JMIR mHealth and uHealth, Article Vol.6, No.10, 2018, Art. no. e10718. 

  21. F. Mandracchia, E. Llaurado, L. Tarro, R. M. Valls, and R. Sola, "Mobile phone apps for food allergies or intolerances in app stores: Systematic search and quality assessment using the mobile app rating scale (MARS)," JMIR mHealth and uHealth, Article Vol.8, No.9, 2020, Art. no. e18339. 

  22. A. Vianello, L. Chittaro, S. Burigat, and R. Budai, "MotorBrain: A mobile app for the assessment of users' motor performance in neurology," Computer Methods and Programs in Biomedicine, Article Vol.143, pp.35-47, 2017. 

  23. M. K. Schmid, M. A. Thiel, K. Lienhard, R. O. Schlingemann, L. Faes, and L. M. Bachmann, "Reliability and diagnostic performance of a novel mobile app for hyperacuity self-monitoring in patients with age-related macular degeneration," Eye (Basingstoke), Article Vol.33, No.10, pp.1584-1589, 2019. 

  24. R. Onodera and S. Sengoku, "Innovation process of mHealth: An overview of FDA-approved mobile medical applications," International journal of medical informatics, Vol.118, pp.65-71, 2018. 

  25. A. K. Yetisen, J. Martinez-Hurtado, F. da Cruz Vasconcellos, M. E. Simsekler, M. S. Akram, and C. R. Lowe, "The regulation of mobile medical applications," Lab on a Chip, Vol.14, No.5, pp.833-840, 2014. 

  26. A. J. Barton, "The regulation of mobile health applications," BMC medicine, Vol.10, No.1, pp.1-4, 2012. 

  27. M. Willocx, J. Vossaert, and V. Naessens, "Comparing performance parameters of mobile app development strategies," in Proceedings - International Conference on Mobile Software Engineering and Systems, MOBILESoft 2016, pp.38-47. 2016. 

  28. P. Roma and M. Vasi, "Diversification and performance in the mobile app market: The role of the platform ecosystem," Technological Forecasting and Social Change, Article Vol.147, pp.123-139, 2019. 

  29. I. J. Mojica Ruiz, M. Nagappan, B. Adams, T. Berger, S. Dienst, and A. E. Hassan, "Examining the Rating System Used in Mobile-App Stores," IEEE Software, Article Vol.33, No.6, pp.86-92, 2016. 

  30. M. Bardus et al., "The Arabic version of the mobile app rating scale: Development and validation study," JMIR mHealth and uHealth, Article Vol.8, No.3, 2020, Art. no. e16956. 

  31. N. Henze, M. Pielot, B. Poppinga, T. Schinke, and S. Boll, "My app is an experiment: Experience from user studies in mobile app stores," International Journal of Mobile Human Computer Interaction (IJMHCI), Vol.3, No.4, pp.71-91, 2011. 

  32. F. Nayebi, J. M. Desharnais, and A. Abran, "The state of the art of mobile application usability evaluation," in 2012 25th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), pp.1-4, 2012. 

  33. J. Huebner, C. Schmid, M. Bouguerra, and A. Ilic, "Finmars: A mobile app rating scale for finance apps," in ACM International Conference Proceeding Series, pp.6-11, 2019. 

  34. A. Escriche-Escuder et al., "Assessment of the quality of mobile applications (Apps) for management of low back pain using the mobile app rating scale (mars)," International Journal of Environmental Research and Public Health, Article Vol.17, No.24, pp.1-16, 2020, Art. no. 9209. 

  35. S. Sigg, E. Lagerspetz, E. Peltonen, P. Nurmi, and S. Tarkoma, "Exploiting usage to predict instantaneous app popularity: Trend filters and retention rates," ACM Transactions on the Web (TWEB), Vol.13, No.2, pp.1-25, 2019. 

  36. A. Zuniga, H. Flores, P. Hui, J. Manner, and P. Nurmi, "Tortoise or hare? Quantifying the effects of performance on mobile app retention," in The Web Conference 2019 - Proceedings of the World Wide Web Conference, WWW 2019, pp.2517-2528, 2019. 

  37. L. Hsu, and J. C. C. Lin, "Effect of perceived value and social influences on mobile app stickiness and in-app purchase intention," Technological Forecasting and Social Change, Vol.108, pp.42-53, 2016. 

  38. K. L. Hsiao and C. C. Chen, "What drives in-app purchase intention for mobile games? An examination of perceived values and loyalty," Electronic Commerce Research and Applications, Vol.16, pp.18-29, 2016. 

  39. L. Dogruel, S. Joeckel, and J. Vitak, "The valuation of privacy premium features for smartphone apps: The influence of defaults and expert recommendations," Computers in Human Behavior, Vol.77, pp.230-239, 2017. 

  40. Y. J. Lee, H. Ghasemkhani, K. Xie, and Y. Tan, "Switching decision, timing, and app performance: An empirical analysis of mobile app developers' switching behavior between monetization strategies," Journal of Business Research, Article Vol.127, pp.332-345, 2021. 

  41. E. M. Messner et al., "The german version of the mobile app rating scale (MARS-G): Development and validation study," JMIR mHealth and uHealth, Article Vol.8, No.3, 2020, Art. no. e14479. 

  42. B. Y. B. Kim, A. Sharafoddini, N. Tran, E. Y. Wen, and J. Lee, "Consumer mobile apps for potential drug-drug interaction check: Systematic review and content analysis using the mobile app rating scale (MARS)," JMIR mHealth and uHealth, Review Vol.6, No.3, 2018, Art. no. e74. 

  43. H. Khalid, E. Shihab, M. Nagappan, and A. E. Hassan, "What do mobile app users complain about?," IEEE Software, Article Vol.32, No.3, pp.70-77, 2015, Art. no. 6762802. 

  44. W. Luiz et al., "A feature-oriented sentiment rating for mobile app reviews," in The Web Conference 2018 - Proceedings of the World Wide Web Conference, WWW 2018, pp.1909-1918, 2018. 

  45. B. Fu, J. Lin, L. Liy, C. Faloutsos, J. Hong, and N. Sadeh, "Why people hate your App - Making sense of user feedback in a mobile app store," in Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Vol.Part F128815, pp.1276-1284, 2013. 

  46. L. Chandra Sekhar Reddy, D. Murali, and J. Rajeshwar, "A Review on Mobile App Ranking Review and Rating Fraud Detection in Big Data," in Lecture Notes in Networks and Systems Vol.74, ed, pp.551-556, 2019. 

  47. K. M. Altenburger and D. E. Ho, ""Is Yelp actually cleaning up the restaurant industry? A re-analysis on the relative usefulness of consumer reviews," in The World Wide Web Conference, pp.2543-2550, 2019. 

  48. P. A. Salz, "Monitoring mobile app performance," Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice, Article Vol.15, No.3, pp.219-221, 2014. 

  49. D. Spry and T. Dwyer, "Representations of Australia in South Korean online news: a qualitative and quantitative approach utilizing Leximancer and Korean keywords in context," Quality and Quantity, Article in Press pp.1-20, 2016. 

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