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본 연구는 온라인 고객 리뷰를 기반으로 핵심 피드백의 정보적 가치를 분석하고, 감정 구조와 유용성 평가 간의 관계를 규명하고자 하였다. 총 16,964개의 리뷰 중 유용성 점수가 존재하는 2,276개를 1차 분석 대상으로 선정하고, 이 중 KOTE 키워드를 포함한 309개의 핵심 리뷰를 재추출하여 심층 분석을 수행하였다. 이러한 단계적 접근은 정보 밀도와 주제 연관성이 높은 텍스트를 선별함으로써 분석의 정확성을 높이고 잡음을 최소화하기 위한 것이다. 분석 결과, 유용성 점수가 높은 리뷰일수록 부정적 감정이 강하게 나타나는 경향이 확인되었다. 이는 유용성이 긍정적 감정에 의해 결정된다는 통념과 달리, 정보의 구체성·진정성·문제 해결 기여도 등 질적 속성이 더 큰 영향을 미친다는 점을 보여준다. 특히 소비자는 긍정적 표현보다 실제 경험을 바탕으로 한 구체적 불만이나 개선 요구를 담은 리뷰를 더 신뢰하고 유용하다고 평가하였다. 또한 부정적 리뷰일수록 문장 길이와 표현 다양성이 높아, 자동화된 텍스트 분석에서도 정보량이 많은 데이터로 인식되었다. 본 연구는 유용성과 감정의 관계를 단순한 긍·부정 구도로 해석하지 않고, 소비자 경험이 내포된 피드백 구조로 확장하여 분석했다는 점에서 의의가 있다. 아울러 핵심 리뷰 분석을 통해 서비스 품질 개선, 고객 경험 관리, 기업 의사결정 지원 등 실무적 활용 가능성을 제시하였으며, 온라인 리뷰의 감정적·언어적 구조를 이해하기 위한 학문적 근거를 제공하였다. 향후 연구에서는 다양한 플랫폼과 제품군을 대상으로 부정적 리뷰의 정보적 가치와 감정 표현의 구조적 특성을 심층적으로 비교·검증할 필요가 있다.