콘텐츠 유형별 리뷰의 비교 분석연구 : 영화와 음악리뷰를 중심으로

Abstract

본 연구의 목표는 영화와 음악 리뷰의 공통점과차이점의 분석을 통해 콘텐츠 유형별로 차별적인 고객의 니즈를 탐구하는 것이며, 이를 기반으로 콘텐츠유형별 제작 방향성에 시사점을 제공하는 것이다. 방법론으로 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 긍정 부정 감성 분류를 위한 나이브 베이즈 분류기를 사용하였고, 분석을 위한 사용 툴은 R, 파이썬과 텍스트 마이닝툴로서 Leximancer를 사용하였다. 이 연구를 통해서영화의 리뷰가 음악에 비해서 길고, 영화와 음악 모두 부정 리뷰에 비하여 긍정 리뷰에 다양한 수식어가 사용됨을 발견하였다. 토픽 모델링을 통해 도출된 주제별로 긍정 부정 관련 단어를 도출할 때 좀 더다양한 수식어가 등장하였다. 리뷰의 긍정, 부정 감성 분류와 영화와 음악 분류 추정의 정확성을 사용하여 리뷰 유형 간의 차이점을 간접적으로 확인할수 있으며 차별적인 형용사나 동사의 사용이 증가함에 따라서 정확도가 높아짐을 발견하였다. 이 연구의의의는 내용면에서 선행 연구에서 시도하지 않았던콘텐츠 유형별 리뷰 비교에 있으며, 실무적으로는 콘텐츠 속성별로 차별점을 가지는 리뷰 분석의 방법론과 리뷰 대상의 차이를 고려한 제작 피드백 시스템구현에 방향성을 제시하는 데 있다.