본 연구는 직원 리뷰 텍스트에 나타난 언어적 변화가 조직 평판 하락을 선행적으로 예측할 수 있는지 를 실증적으로 검증한다. ‘언어가 먼저 변한다’는 핵심 가설에 기반하여, 본 연구는 한국 상장기업을 대상 으로 한 대규모 직원 리뷰 데이터를 회사–월 단위 패널로 구성하고, 특정 시점의 언어적 및 정량적 정보만을 활용해 이후 시점의 조직 평판 하락 위험을 예측하는 조기경보 시스템(Early Warning System, EWS)을 구축하였다. 이는 조직 평판 변화가 이미 발생한 이후 이를 설명하는 기존 접근을 넘어, 변화 이전 단계에서 나타나는 미세한 언어 신호에 주목한다는 점에서 차별성을 갖는다. 분석은 자연어처리 기 반 언어 지표와 전통적 정량 지표를 결합한 예측 모형을 중심으로 수행되었다. 언어 지표는 리뷰 텍스트 에 내재된 시간적 지향성, 정서적 태도, 책임 귀인 방식과 같은 심리·인지적 특성을 포착하도록 설계되었 으며, 이를 통해 구성원의 기대 변화와 인식 전환을 조기에 감지하고자 하였다. 분석 결과, 특정 시점에서 관찰되는 언어적 패턴의 변화는 이후 시점의 조직 평판 하락 가능성과 일관되게 연결되는 것으로 나타났 다. 특히 미래에 대한 과도한 기대 표현, 체념적 태도를 반영하는 언어, 그리고 문제의 원인을 외부로 지속 적으로 귀인하는 언어는 평판 하락 위험을 조기에 포착하는 핵심 신호로 기능하였다. 이러한 예측 관계는 조직 고유의 특성을 통제한 이후에도 유지되어, 언어 기반 조기경보 모델의 일반화 가능성을 시사한다. 본 연구는 조직 진단과 평판 관리 연구에 있어, 재무 지표나 평점 변화와 같은 사후적 지표 중심의 접근을 넘어 언어적 신호를 활용한 선제적 예측의 가능성을 제시한다. 실무적으로는 HR 및 조직 담당자들이 직 원 리뷰 텍스트를 단순 만족도 측정이 아닌 위험 감지 도구로 활용할 수 있는 이론적·방법론적 기반을 제공한다.

This study investigates whether linguistic changes in employee review texts can serve as early indicators of organizational reputation decline. Based on the premise that language shifts precede observable outcomes, the study constructs a company–month panel dataset using large-scale employee reviews from publicly listed Korean firms and develops an Early Warning System (EWS) that predicts future reputation decline using only contemporaneous linguistic and quantitative information. The analysis integrates natural language processing–based linguistic indicators with conventional quantitative metrics. The linguistic indicators capture psychological and cognitive characteristics embedded in review texts, including temporal orientation, emotional stance, and patterns of responsibility attribution, enabling early detection of shifts in employee expectations and perceptions. The results indicate that changes in linguistic patterns are systematically associated with subsequent organizational reputation decline. In particular, expressions of excessive future expectations, resignation-oriented language, and persistent external attribution of problems emerge as key early warning signals. These relationships remain robust after controlling for firm-specific characteristics, suggesting the broader applicability of language-based predictive models. The study contributes to organizational diagnosis and reputation research by demonstrating the value of linguistic signals as proactive indicators. Practically, it provides a methodological foundation for HR and organizational practitioners to use employee review texts as tools for early risk detection rather than solely as measures of satisfaction.

< 목 차 >
국문초록
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
    1. 직원 목소리(Employee Voice)와 익명 리뷰플랫폼
    2. 발언 행동의 유형과 언어적 표현
    3. 조기경보 시스템의 이론적 기반
    4. 언어적 조기경보 신호의 유형
Ⅲ. 연구가설
Ⅳ. 연구 방법
    1. 데이터
    2. 변수 측정
    3. 분석 방법
Ⅴ. 분석결과
    1. 가설 검증: 언어 지표의 예측력 (가설 1)
    2. 조기경보 신호의 식별 (가설 1b)
    3. 피처 그룹별 중요도 분석 (가설 1c)
    4. 일반화 가능성 검증 (가설 2)
    5. 혼동 행렬 분석
Ⅴ. 결론 및 논의
    1. 연구 결과 요약
    2. 이론적 시사점
    3. 실무적 시사점
    4. 연구의 한계 및 향후 연구 방향
    5. 결론
참 고 문 헌

• 고세걸(가천대학교 일반대학원 경영학과 박사과정) | Gao Shijie
• 장소천(가천대학교 일반대학원 경제학과 박사과정) | Zhang Xiaotian
• 이중학(동국대학교 경영학과 조교수) | Lee Joong Hak Corresponding author