한국융합인문학 제9권 제1호 (p.7-35)

|기획논문|
빅데이터를 이용한 스마트폰에 대한 이용자 만족도 연구 : SNS 소셜 데이터를 이용한 감정 분석을 중심으로

A Study of Big Data Analysis Regarding Smartphone User Satisfaction: Utilizing Sentiment Analysis Based on Social Media Data
키워드 :
빅데이터 분석,감정분석,연관어 분석,스마트폰 평가,이용자 만족도,초기채택자,Big data analysis,Word correlation,Sentiment analysis,Smartphone evaluation,User-satisfaction,Early adopter

목차

요 약
I. 서론
II. 이론적 논의
   1. 소셜 빅데이터와 감정분석
   2. 이용자의 스마트폰 평가
III. 연구방법
   1. 데이터 크롤링(Dat a Crawling)
   2. 데이터 분석 방법
IV. 연구 결과
   1. 게시글 추이 비교
   2. 스마트폰 연관어 빈도수와 타 단어와의 관계성 분석
   3. 감정분석 결과
V. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

초록

본 연구는 스마트폰에 대한 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석을 통해 스마트폰 속성에 대한 이용자의 감정의 정도를 측정함으로서 타당하게 만족도를 파악할 수 있는 새로운 방법론적 가능성을 탐색하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 각 모델에 따른 연관어를 비교하면, 갤 s8는 제품불량과 관련된 단어가 많이 포함되어 있는 반면 갤 s9는 배터리, 카메라, 스피커와 같은 기능과 관련된 단어가, 갤 s10은 배터리, 카메라와 함께 색상에 대한 단어가 많이 사용되었다. 또한 타 단어와의 관계성 분석 결과, 배터리의 경우 갤 s8에서는 중립적 의미로 사용된 반면에 갤 s9와 갤 s10에서는 배터리의 빠른 소모를 나타내는 부정적인 의미로 쓰이고 있다. 이와 함께 기술의 진화에 따라 같은 단어가 다른 맥락에서 사용되는 의미의 변화도 이루어지고 있음을 확인했다. 둘째, 각 모델에 대한 24개월간의 감정 추이를 보면, 제품 출시 초기에는 부정적인 평가가 주를 이루다가 출시 1년 정도를 기점으로 긍정적인 감정 평가를 보이게 되며 20개월 정도 지나게 되면 다시 부정적인 평가로 변화되고 있다. 마지막으로, 감정의 주요 속성을 비교해 보면, 세 모델 모두 출시 초기에는 다양한 속성에 대해서 이야기하지만 1년 정도의 시간이 흐르면 가격과 배터리에 대한 논의로 수렴되어지는 특징이 공통적으로 나타났다. 본 연구는 이용자 만족도 조사의 전통적인 설문조사 방법의 한계를 뛰어넘어 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석으로 방법론적 확장을 시도했다는 점에서 그 의의가 크다 하겠다. 마케팅적 시사점으로는 소수의 인플루언서나 파워 유튜버들이 아니라 초기채택자들을 어떻게 공략하느냐가 매우 중요하다는 점과 초기 품질 관리가 어떤 홍보 노력보다 더 중요하다는 점이 본 연구를 통해 도출되었다.
This study is to examine smartphone users’ interest and satisfaction in terms of functions and aspects of smartphones, and understand their sentiment about different models. The results are as follows. First of all, the comparison analysis on the number of postings shows a typical power function curve. The result reflects the characteristics of early adopters who actively express their opinions and evaluations and discuss with prospective customers for two or three months after a product is launched. Secondly, based on the word count and correlation analysis, we found that postings about Gals8 contained many words about its inferior quality and malfunctioning problems. However, postings about Gals9 included many words about its battery functions, camera, and speaker while those regarding Gals10 showed words about battery, camera, and colors. We also found that, depending on models, some words were used with different meanings. For example, the term ‘battery’ had a neutral sense for Gals8 but a negative meaning of short runtime for Gals9 and Gals10. Thirdly, an analysis on sentiment transition over the period of 24 months regarding each smartphone model showed the same pattern of three critical points: negative atmosphere at the early stage of product launch, positive upturn around almost 1 year after the launch, and again deep downturn about 20 months after the launch. Finally, when comparing major aspects of sentiment on products, we found that, in about one year, many aspects of the early stage merged into a few words such as price and battery. This study is of great significance as it expanded its methodology to include the sentiment analysis by utilizing social big data, thus overcoming limits of traditional survey methods in terms of user-satisfaction research. It also has significant implications for marketers in that it shows dealing with early adopters is more critical than dealing with only a few influencers. In addition, quality management at the early launch stage is more important than any promotional efforts.