본 연구는 Google Play에서 수집된 Instagram 사용자 리뷰에 대한 심층 분석을 통해, 이 연구는 애플리케이션의 성능과 사용자 만족도에 대한 중요한 통찰력을 얻고자 한다. 텍스트 마이닝과 감성 분석 기술을 활용하여 사용자 리뷰에 담긴 감성과 의견을 체계적으로 파악하며, 이를 통해 앱의 개선점과 사용자 경험을 깊이 이해하려고 한다. 인스타그램 리뷰가 사용자들의 다양한 경험을 어떻게 반영하는지, 그리고 앱의 장단점을 어떻게 드러내는지를 분석 한다. 이를 위해 나이브 베이즈 알고리즘을 사용한 감성 분석을 수행하며, 이 결과는 인스타그램 서비스 개선에 도움 이 될 것으로 기대된다. 연구는 또한 개발자들이 사용자 피드백을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 주며, 결국 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 소셜 미디어 사용 패턴과 사용자 의견의 복잡한 관계를 탐색하고, 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방안을 모색한다.

This study aimed to gain valuable insights into the performance and user satisfaction of applications (apps) through a thorough analysis of Instagram user reviews collected from Google Play. The study utilized text mining and sentiment analysis techniques and systematically identified emotions and opinions embedded in user reviews to deeply understand the areas of improvement and user experiences of the app. It analyzes how Instagram reviews reflect the diverse experiences of users and how they reveal the strengths and weaknesses of the app. For this purpose, sentiment analysis using the naive Bayes algorithm was conducted, and the results were expected to aid in the improvement of Instagram’s services. In addition, the study aimed to assist developers in better understanding and utilizing user feedback, ultimately contributing to enhanced user satisfaction. This study explored the complex relationship between social media usage patterns and user opinions by seeking ways to provide a better user experience through these insights.

1. 서론
2. 이론적 배경
    2.1. 텍스트 마이닝과 감성 분석
    2.2. 나이브 베이즈와 감성 분석
    2.3. 인스타그램 리뷰를 이용한 감성 분석
3. 연구방법
    3.1. 데이터 컬렉션 및 전처리
    3.2. 사용자 등급에 따른 감성 분류
    3.3. 나이브 베이즈 알고리즘의 적용
4. 분석 결과
    4.1. 사용자 평가에 따른 단어 빈도 분석 결과
    4.2. 단어 클라우드 시각화 및 그들의 함의
    4.3. 나이브 베이즈 분류 결과
    4.4. 비교 분석: 사용자 평가 VS 나이브 베이즈 예측
5. 결론
REFERENCES

• 이문기(부경대학교 미디어케뮤니게이션학과 박사과정) | Wen-Qi Li
• 우위항(부경대학교 미디어케뮤니게이션학과 박사과정) | Yu-Hang Wu Corresponding author