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포털뉴스댓글의내용이자동차시장의신제품수용에미치는영향에관한연구 A Study on the Influence of Contents of Internet News Comments on the Acceptance of New Car Products 저자 (Authors) 출처 (Source) 발행처 (Publisher) URL APA Style 이용정보

포털뉴스댓글의내용이자동차시장의신제품수용에미치는영향에관한연구. 한국정보과학회학술발표논문집, 605-608. KAIST 143.248.91.*** 2018/03/20 16:19 (KST) 저작권안내 DBpia에서제공되는모든저작물의저작권은원저작자에게있으며, 누리미디어는각저작물의내용을보증하거나책임을지지않습니다.

1 포털뉴스댓글의내용이자동차시장의신제품수용에미치는영향에관한연구 A Study on the Influence of Contents of Internet News Comments on the Acceptance of New Car Products 저자 (Authors) 출처 (Source) 발행처 (Publisher) URL APA Style 이용정보 (Accessed) 진효진, 이문용 Hyojin Chin, Mun Yong Yi 한국정보과학회학술발표논문집, , (4 pages) 한국정보과학회 KOREA INFORMATION SCIENCE SOCIETY 진효진, 이문용 (2017). 포털뉴스댓글의내용이자동차시장의신제품수용에미치는영향에관한연구. 한국정보과학회학술발표논문집, KAIST *** 2018/03/20 16:19 (KST) 저작권안내 DBpia에서제공되는모든저작물의저작권은원저작자에게있으며, 누리미디어는각저작물의내용을보증하거나책임을지지않습니다. 그리고 DBpia에서제공되는저작물은 DBpia와구독계약을체결한기관소속이용자혹은해당저작물의개별구매자가비영리적으로만이용할수있습니다. 그러므로이에위반하여 DBpia에서제공되는저작물을복제, 전송등의방법으로무단이용하는경우관련법령에따라민, 형사상의책임을질수있습니다. Copyright Information Copyright of all literary works provided by DBpia belongs to the copyright holder(s)and Nurimedia does not guarantee contents of the literary work or assume responsibility for the same. In addition, the literary works provided by DBpia may only be used by the users affiliated to the institutions which executed a subscription agreement with DBpia or the individual purchasers of the literary work(s)for non-commercial purposes. Therefore, any person who illegally uses the literary works provided by DBpia by means of reproduction or transmission shall assume civil and criminal responsibility according to applicable laws and regulations.

2 포털뉴스댓글의내용이자동차시장의신제품수용에 미치는영향에관한연구 진효진 O1 이문용 1 1 한국과학기술원지식서비스공학대학원 tesschin@kaist.ac.kr, munyi@kaist.ac.kr A Study on the Influence of Contents of Internet News Comments on the Acceptance of New Car Products Hyojin Chin O1 Mun Yong Yi 1 1 Graduate School of Knowledge Service Engineering, KAIST 요 본연구는온라인댓글이소비자구매의사결정에활용되고있음에근거하여, 제품관련기사의댓글내용이, 특히고관여제품인자동차의신제품시장수용에영향을미치는지살펴보고자하였다. 이를위해 16 년 4 월부터 10 월동안, 다음, 네이버뉴스의쏘나타, 말리부, SM6 가언급된기사의댓글을수집하고, 자연어처리기법으로분석하여, 제품에대해언급된내용들과신제품자동차수용과의연관성을살펴보았다. 연구결과제품뉴스에대한소비자댓글내용중자동차제품의본질적속성에대한언급이많을수록, 신제품의시장수용에긍정적인영향이있음을확인할수있었다. 약 1. Introduction 초고속인터넷과다양한모바일기기의보급으로온라인이중요한커뮤니케이션매체로부상하면서소비자들은제품구매시온라인을통해제품정보를획득하고, 비교평가하여구매하고있다. 글로벌조사기업닐슨의 2015년소비자보고서에따르면한국소비자들은신제품을선택할때구전이나 TV광고를가장중요한정보원으로꼽은타국가소비자와는달리, 적극적인인터넷검색 (69%) 을가장많이활용하고있으며, 이는글로벌평균대비 (44%) 높다 [1]. 온라인리뷰나댓글등의정보가소비자의구매의사결정에미치는영향에관한연구는다양하게진행되어왔다. 김봉준, 황의록은 [2], 온라인상의제품관련리뷰기사와댓글이소비자의구매의도에미치는효과의유의성에대해연구하였으며, 조승연, 김현구는 [3] 개봉첫주동안작성된온라인상의영화리뷰의내용을분석하여영화관람객규모를예측하는연구를진행하였다. 그러나데이터분석이활발히진행되고있는도메인은영화, 의류등저관여제품들로, 자동차, 가전제품등고관여제품에대한온라인댓글데이터분석연구는상대적으로부족한실정이다. 탐색하며제품의본질적속성에대한정보를탐색하고자하는경향이강한것으로나타났다. 본연구의목표는고관여제품인자동차에대한온라인뉴스기사댓글을분석하여, 그내용이신제품자동차수용과의연관성을살펴보고자하며연구가설은다음과같다. RQ: 자동차기사에대한소비자댓글중자동차제품의본질적속성에대한언급이많을수록시장에서의신제품의수용도가높을것이다. 2. Related Work Shukri et al [6] 은 Twitter 데이터를분석하여글로벌자동차제조사인 BMW, Audi 그리고 Mercedes 브랜드에대한소비자감정을분석했으나, 그분석이제품차원의것이아닌 corporate brand차원에맞춰져있다는아쉬움이있다. Alan et al [7] 은 online discussion forum내의자동차언급데이터에텍스트마이닝기법을적용하고, 분석하여자동차제품결함발생을식별하는시스템을만들었다. 하지만해당연구가마케팅이나시장에대한인사이트를도출하기보다는, 온라인데이터분석을통해자동차품질관리를향상시킬수있는방법에초점을맞추고있다. Robertson et al [4] 및 Engel et al[5] 의연구에따르면소비자의구매결정관련정보탐색행동은관여의정도에따라다르며, 광고등주변적단서를활용하는저관여제품과는달리, 고관여의제품에대해서는정보를적극적으로 본연구는이와같이자동차에대한온라인리뷰및댓글분석에대한연구가부족하다는점을바탕으로, 국내자동차메이커 3사의대표중형세단제품 3개의온라인뉴스에대한소비자댓글을분석하여, 댓글내용과제품의시장수용과의 605

해당기간동안쏘나타 ( 현대차 ), 말리부 ( 쉐보레 ), SM6( 르노삼성 ) 가언급된네이버와다음의온라인뉴스기사를수집하고, 해당기사에달린소비자의댓글을제품당 3500개씩총 10500개를크롤링하였다.

3 연관성에대해알아보려한다. 3. Experiment Design 자동차의차급과차종에따른소비자의제품에대한관심도, 정보탐색요인은상이할수있으므로, 국내 3대자동차제조사에출시되는중형, 세단제품에대한데이터로제한하였다. 기사수집기간을, SM6가신규출시되었고신형말리부에대한출시가 1달후로예정되어있었던, 2016년 04월부터그해 10월까지로한정하였는데, 이는한국자동차업계에서신차출시후 6개월동안을신제품출시효과가지속되는기간으로보는데기인한다 [8]. 해당기간동안쏘나타 ( 현대차 ), 말리부 ( 쉐보레 ), SM6( 르노삼성 ) 가언급된네이버와다음의온라인뉴스기사를수집하고, 해당기사에달린소비자의댓글을제품당 3500개씩총 10500개를크롤링하였다. SM6, ¹ 가격, ¹ 디젤, 흉기, 르노, ¹ 중형, ¹ 마력, 쏘나타, 삼성, S ¹ 엔진, 현대, 택시, 생각, ¹ 주행, SM, 하시, ¹ 연비, 차량, M ¹ 옵션, ¹ 디자인, 판매, ¹ 시승, ¹ 안전, 구매, 비교, 국민, 이상, 6 고객, 기업, 성능, ³ 고급, ³ 대박, 모델문제, 기사, 기술, 노조, 신차, 자동차, ³ 계약 가격, 엔진, 연비, 강판, 마력, 에어백 등등자동차제품속성에대한언급이많은말리부와 SM6와는달리쏘나타에대해서는 노조, 호구, 흉기, 리콜, 차별 등의제품속성아닌단어들의출현빈도가높았으며, 대체로제품에부정적인인식을줄수있는단어의노출이타제품대비빈번했다. 4.2 자동차제품속성관련단어연관성분석 전처리는토큰화와품사태깅을적용하였으며, 텍스트분석을위해 R의 KoNLP, 세종말뭉치를사용하였다. 전처리를통해품사태깅을거친텍스트중명사만추출하여, 각단어당출현빈도를계산하고출현빈도가높은상위 50개단어의내용을각각비교하였으며결과는표 1과같다. 단어간연관성분석을위해서 SimplePos09로문장의형태를분리하고명사와형용사를추출하여 Corpus로끊어낸뒤각단어별노출빈도수를 TermDocumentMatrix를적용해계산하였다. 자주쓰인단어상위 25개를추려내고, freq.words간행렬곱셈을이용, 빈도수가높은단어끼리는수치가높게나오도록계산했다. 이값을 Co-Occurrence Graph로시각화했으며, 이를바탕으로브랜드별중형세단제품에대한온라인상의소비자반응을분석해보았다. 4. Results 4.1 자동차제품속성관련단어출현빈도각제품당리뷰에서가장많이출현한상위 40개명사어휘는다음과같다. [ 그림 1] 쏘나타의 Co-Occurrence Graph [ 표 1] Examples of word lists ¹ 자동차제품속성관련단어 / ² 현대차에대해서주로언급되는부정어 / ³ 구입과연관되는긍정어현대, 택시, 가격, 쏘나타, 국민, ² 노조, 생각, ² 호구, ¹ 안전, 쏘차량, 수출, 판매, 고객, 국내, 내수, 기사, ¹ 엔진, ¹ 품질, 나 ² 흉기, 기업, ³ 무이자, SM, 사람, 회사, ¹ 디자인, 생산, 광고, 타 ² 리콜, 정신, ² 차별, 할부, 소비자, ¹ 옵션, ² 파업, ² 귀족, ² 문제, 변경, 자동차, 할인, 비교말리부, 택시, 현대, ¹ 안전, 쏘나타, 생각, 차량, 흉기, 말국민, 가격, 국내, 판매, 비교, ¹ 에어백, ¹ 중형, 노조, ¹ 옵션, 리 ³ 계약, 고객, 기업, ¹ 디젤, ¹ 시승, 시장, 자동차, 주행, 출시, 부모델, 호구, 회사, SM, ¹ 디자인, ¹ 미션, ¹ 강판, ³ 구매, ¹ 엔진, ¹ 연비, 기사, 문제, 소비, 수출 [ 그림 2] 말리부의 Co-Occurrence Graph 606

[ 그림 3] SM6의 Co-Occurrence Graph 그림 1,2,3은각각쏘나타, 말리부, SM6의상위 25개단어에대한 Co-Occurrence Graph를나타내고있다. 말리부는강판관련단어인 포스코 와 디자인, 가격, 그리고 좋은 이라는형용사단어가연관성이있는것으로, SM6는 디젤, 마력, 디자인, 너무, 좋은 이라는단어가연관성이있는것으로나타났다.

Discussion 자동차속성관련단어출현빈도와연관성분석결과를제품판매점유율데이터와연관지어봤을때, 자동차기사에대한소비자댓글중자동차제품의본질적속성에대한언급이많을수록시장에서의신제품의수용에긍정적인영향을줄수있는것으로해석가능하다.

4 [ 그림 3] SM6의 Co-Occurrence Graph 그림 1,2,3은각각쏘나타, 말리부, SM6의상위 25개단어에대한 Co-Occurrence Graph를나타내고있다. 말리부는강판관련단어인 포스코 와 디자인, 가격, 그리고 좋은 이라는형용사단어가연관성이있는것으로, SM6는 디젤, 마력, 디자인, 너무, 좋은 이라는단어가연관성이있는것으로나타났다. 반면쏘나타에대해서는 택시, 안산다, 절대, 안사, 흉기차 라는단어들이제품과연관성있는것으로나타났다. [ 그림 4] 쏘나타, 말리부, SM6의판매 Market Share 추이 (* 출처 : 한국자동차산업협회 ~16.10) 5. Discussion 자동차속성관련단어출현빈도와연관성분석결과를제품판매점유율데이터와연관지어봤을때, 자동차기사에대한소비자댓글중자동차제품의본질적속성에대한언급이많을수록시장에서의신제품의수용에긍정적인영향을줄수있는것으로해석가능하다. Elaborate Likelihood Model에의하면, 고관여소비자는광고메세지를처리하기위한동기, 기회, 능력이높기때문에광고에서제시된제품정보에주의를기울이며, 그과정에서긍정적인인지적반응들이지원되면호의적상품태도가, 부정적인지적반응이주로지원되면부정적상표태도가형성된다고한다 [9]. 이은주, 장윤재 [10] 의연구에의하면사람들은댓글을통해온라인공간의여론만이아니라한국사회의일반적여론도추론하는경향을보이며, 부정댓글에노출된집단은그렇지않은집단에비해대상을보다부정적으로평가했다고한다. 제품뉴스댓글에부정적단어언급정도가늘어나고, 그기간이길어질시고관여제품인자동차제품에대한부정적브랜드이미지형성이고착될수있다. 반대로, 엔진, 마력등제품성능에관한언급이많아지고, 이것이호의적상품태도형성에기여하면서시장에서의신제품확대로이어질수있는데, 실제로말리부와 SM6 제품에대해서는 구매 라는단어와 좋은 이라는단어가해당제품과의연관성을이루고있었다. 그러나현대차쏘나타에대해서는 흉기, 호구, 차별 과같은부정적인단어출현빈도가높고, 장기간지속되는제품속성정보보다는, 무이자 안산다 등의일시적으로유지되는정보로연관단어가형성되어있음을볼수있다. 고관여제품인자동차소비자의호의적상품태도형성을위해, 부정단어와의연관성을끊고, 제품본질적속성에대한언급의빈도를늘릴수있는온라인전략과, 마케팅전략이필요하며, 이는온라인댓글의효과를파악하고관리한다는관점에서매우중요한이슈가된다. 연구결과고관여제품일경우, 제품에대한댓글의내용이제품본질적속성과관련이있을때자동차제품의신제품수용에긍정적인영향을미침을확인할수있었다. 본연구는신제품자동차에대한온라인뉴스댓글을직접분석하여, 댓글의내용들과소비자의신제품수용의관련성을검증해보았다는데의의가있다. 이는상대적으로연구가적은자동차제품에대한온라인데이터분석에실증적기여를할것으로예상된다. 그림 4와같이, 2015년 4월부터 2016년 10월까지약 1년 7개월동안중형세단차급에서의판매 Market Share(M/S) 변화추이를살펴보았다. 말리부와 SM6에대한 M/S는각각 15년 4월 8%, 13% 에서 16년 10월 24%, 29% 로, 연구기간에해당하는기간동안증가하였으나, 쏘나타의시장점유율은 15년 4월 53% 에서 16년 10월에 30% 로감소했다. 607

5 참고문헌 [1] [2] 김봉준, and 황의록. " 온라인에서의제품평가정보가소비자구매의사결정에미치는영향에관한연구." 한국경영학회통합학술발표논문집 2007 (2007): [3] 조승연, et al. " 영화흥행성과예측을위한온라인리뷰마이닝연구 : 개봉첫주온라인리뷰를활용하여." Information Systems Review 16.3 (2014): [4] Robertson, J.S, J.Zienlinski, and S.Ward. Consumer Behavior, Glenview, IL; Scott, Foreman & Company (1984) [5] Engel J.F., R.D. Blackwell, and P.W. Miniard, Consumer Behavior, Hinsdale: The Dryden Press Inc., 6th ed. [6] Shukri, Sarah E., et al. "Twitter sentiment analysis: A case study in the automotive industry." Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT), 2015 IEEE Jordan Conference on. IEEE, [7] Abrahams, Alan S., et al. "Vehicle defect discovery from social media." Decision Support Systems 54.1 (2012): [8] 10/ html?right_key [9] Richard E Petty, John T Cacioppo, 1996, Attitudes And Persuasion: Classic And Contemporary Approaches, Hachette UK, 페이지 [10] 이은주, and 장윤재. " 인터넷뉴스댓글이여론및기사의사회적영향력에대한지각과수용자의의견에미치는효과." 한국언론학보 53.4 (2009):

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DBPIA-NURIMEDIA 스마트시티의재해회복력향상을위한고찰 - 동일본대지진데이터분석을중심으로 A Study on improvement for disaster resilience of the smart city - Mainly on the data analysis in Great East Japan Earthquake - 저자 (Authors) 장혜정, 김도년 Hye-Jung Chang,