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소비자들은 음식과 서비스 선택 시 플랫폼의 평점과 다른 이용자 리뷰를 적극적으로 활용하며, 이를 통해 정보 비대칭을 최소화하고 선택 오류를 줄이려 한다. 특히 별점은 소비자들이 빠르게 판단할 수 있는 핵심 지표로 기능하지만, 실제 경험이 숫자로 단순화되면서 그 의미가 왜곡될 가능성이 존재한다. 따라서 소비자가 별점을 어떻게 부여하고, 그 과정에서 어떤 정보를 숨기거나 강조하는지를 파악하는 것은 플랫폼 평점 시스템의 잠재적 오류를 확인하는 데 중요하다. 본 연구는 Think-Aloud 기반 프로토콜 분석을 통해, 30명의 소비자가 최근 주문 경험을 상기하며 별점을 부여하는 실제 과정을 탐색하였다. 모든 발화를 전사 코딩하여 별점 형성에 영향을 미치는 요인과 숨겨진 의도를 재구성했으며, ChatGPT를 정리 및 탐색의 보조 도구로 활용해 반복 표현믈 묶고 대표 인용을 신속히 선별하였다. 이를 통해 LLM은 질적 분석의 탐색과정을 가속하는 유의미한 도구로 기능하며, 맥락화 및 해석은 연구자의 보완이 필요함이 확인되었다. 또한 별점 간 불일치의 양상과 그 생성 매커니즘을 밝히며, 현행 별점 시스템의 오류 가능성과 보완 필요성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 배달 플랫폼의 평점 설계와 리뷰 정책 고도화에 필요한 구체적 시사점을 제시한다.