인터넷 환경의 발달로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 다양한 형식의 온라인 리뷰들이 급속도로 생성되고 있다. 이러한 추세에 따라, 기업들은 온라인 리뷰들 을 분석하여 마케팅, 세일즈, 제품개발 등의 다양한 기업 활동에서 그 결과를 활용하려는 노력 을 진행하고 있다. 그러나 대표적인 경험재인 ‘게임’과 관련된 산업에서의 온라인 리뷰에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 스팀(STEAM)게임의 커뮤니티 데이터를 분석하였다. 이를 통해 타 사용자의 게임 리뷰를 유용하다고 판단하는데 영 향을 미치는 요인을 분석하고, 리뷰의 유용성을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 모 델과 변수들을 도출하여 사용자의 충성도와 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

최근 들어 빅데이터(Big Data)가 경제, 사회적으로 주목을 받고 있다. 지난 10여 년간 IT 기술의 발전, 인터넷의 대중화, 데이터 분석 기술의 발전이 눈에 띄게 이루어져 엄청난 데이터가 생성되었다. 특히 스마트 폰을 비롯한 모바일 기기가 광범위하게 보급되고 소셜 미디어 (Social Media)의 사용이 급속도로 늘면서 개인정보부터 정치, 환경에 이르기까지 폭넓은 데이터의 수집이 가능해졌다. 과거에는 특정 용량 이상이나 기존 데이터베이스로 처리가 불가능한 규모의 데이터를 칭했고, 대용량 데이터를 다루는 일부 소수 전문가나 기업의 기술적 이슈에 불과했으나, 이제는 경제, 경영, 사회의 각 영역에서 필수 자산으로 인식되고 있다. 특히 빅데이터가 가진 잠재가치는 다양한 산업의 글로벌 기업들이 경쟁우위를 확보하고자 앞 다투어 투자를 할 정도로 크며 사회 문화적 파급효과의 측면에서도 중요한 주제가 되고 있다. 본 연구는 빅데이터가 가질 수 있는 핵심적인 맥락을 살펴보고, 그에 기초하여 빅데이터가 내포하는 여러 다양한 가능성과 함의들을 짚어보고자 한다.