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자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로나타났다.
Sentiment represents one's own state through the process of change to stimulus, and emotion represents a simple psychological state felt for a certain phenomenon. These two terms tend to be used interchangeably, but their meaning and usage are different. In this study, we try to find out how it affects the helpfulness of reviews by classifying sentiment and emotion through online reviews written by online consumers after purchasing and using various products and services. Recently, online reviews have become a very important factor for businesses and consumers. Helpful reviews play a key role in the decision-making process of potential customers and can be assessed through review helpfulness. The helpfulness of reviews is becoming increasingly important in practice as it is utilized in marketing strategies in business as well as in purchasing decision-making issues of consumers. And academically, the importance of research to find the factors influencing the helpfulness of reviews is growing. In this study, Yelp.com secured reviews on restaurants and conducted a study on how the sentiment and emotion of online reviews affect the helpfulness of reviews. Based on the prior research, a research model including sentiment and emotions for online reviews was built, and text mining analyzes how the sentiment and emotion of online reviews affect the helpfulness of online reviews, and the difference in the effects on emotions It was verified. The results showed that negative sentiment and emotion had a greater effect on review helpfulness, which was consistent with the negative bias theory.
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Online review, Online review helpfulness, Sentiment, Emotion, Negative bias
