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.