Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users’ comments, the text data on the Internet can help you get users’ opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user’s requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users’ requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users’ requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.

최근 들어 VR 산업의 성장을 위한 양질의 VR 콘텐츠에 대한 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 이에 본 연구는 VR 콘텐츠 중에서 가장 큰 주목을 받고 있는 VR 게임의 사용자의 관심요소에 대해 연구하였다. 연구 수행을 위해 스팀(STEAM)의 사용자 리뷰 데이터를 활용하였고 리뷰 데이터에 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 적용한 결과 VR 게임 사용자의 관심요소는 '현존감', '1인칭 시점 게임', '청각적 요소', '상호작용' 으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 VR 게임 개발을 위한 사용자 관점의 연구를 수행하고 사용자 관점의 연구를 리뷰을 통해 시도한 초기 연구라는 것에 대해 그 의의가 있다.