한국게임학회 논문지 제18권 제6호 (p.69-82)

|VR 게임|
텍스트마이닝과 네트워크 분석을 적용한 VR 게임 사용자의 관심 요소 연구 - STEAM 사용자 리뷰 데이터를 중심으로 -

A study on the Elements of Interest for VR Game Users Using Text Mining and Text Network Analysis - Focused on STEAM User Review Data-
키워드 :
Virtual Reality,가상현실,Text Mining,텍스트마이닝,Review Data,리뷰데이터

목차

요 약
ABSTRACT
1. 서 론
  1.1 연구의 배경
  1.2 연구의 방법과 목적
2. 이론적 배경
  2.1 VR의 이론적 고찰
  2.2 사용자 리뷰에 대한 이론적 고찰
3. 연구 문제
  3.1 연구 절차
  3.2 자료 수집
  3.3 분석 방법
4. 연구 결과
  4.1 리뷰데이터를 구성하는 단어
  4.2 리뷰데이터의 네트워크 분석
5. 결 론
  5.1 연구 결과 요약과 시사점
  5.2 연구의 한계 및 의의
REFERENCES

초록

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.
The need of high quality VR contents has been steadily raised in recent years. Therefore, this study investigated the user's interest factors of VR game which is receiving the most attention among VR contents. We used STEAM review data and applied Text mining and Network analysis to perform this research. As a result, it was possible to confirm 4 word clusters related VR game users. Each cluster is named by ‘presence', ‘first person view game', ‘auditory factor' and ‘interaction'. This study has its meaning. First, user related research would be very helpful to develop high quality VR game. Second, it confirms that review data of VR game users can be structured, analyzed and used.