호텔 온라인 리뷰 빅데이터를 활용한 감성분석에 관한 연구 (A study on the sentiment analysis using big data of hotels online review)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔외식관광경영학회
· 수록지 정보 : 호텔경영학연구 / 28권 / 7호 / 105 ~ 123페이지
· 저자명 : 임영희, 김홍범

초록

국내 호텔을 방문한 외래관광객들이 자발적으로 기록한 온라인 리뷰에는 그들의 니즈와 감정이 나타나있다. 본 연구는 이러한 외래관광객의 온라인 리뷰를 활용하여 감성분석을 통해 만족과 불만족으로강하게 나타난 단어들을 추출하고 분석하는 것이 목적이다. 본 연구 조사를 위해 Python으로 개발한 웹크롤러로 트립어드바이저 리뷰 자료를 비즈니스호텔, 리조트 호텔, 공항호텔 각 5개씩, 2018년 12월 한달간 수집하였다. R을 이용하여 빈도분석, 엘라스틱넷 회귀분석, 선형회귀분석을 하였다. 국내호텔에대한 외래관광객들의 의견을 수집하는데는 어려움이 따르기 때문에 빅데이터를 수집하여 활용했다는점에서 본 연구는 기존의 연구와 다르다. 수집한 데이터 분석 결과, 첫째, 엘라스틱넷 회귀분석 결과의정확도는 97%로 나타나, 호텔에 대한 감성사전이 유의하게 구축되었다. 둘째, 온라인 리뷰의 감성 극성값은 고객 평점에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 셋째, 빈도분석을 통하여 호텔유형별 고객들에게 중요한 단어들을 추출하였다. 그리고 감성분석을 실행하여 만족과 불만족 문장에 포함된 단어들을 추출하여 호텔품질속성을 새롭게 파악할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여, 외래 관광객들이 남긴온라인 리뷰를 수치화하여 통계 분석한 감성 극성값은 전체 평점과 관계가 있음을 보여주었다. 따라서온라인 리뷰는 기업에서 필요한 정보이며 감성분석을 활용한 통계분석 방법은 또 다른 공학적 접근 방법이 될 것이다.

영어초록

Online reviews that foreigners had written themselves about domestic hotels contains their needs and emotions. The purpose of this study is to extract and analyze terms that show satisfaction and dissatisfaction strongly based on sentiment analysis of foreigners’ online reviews. For this study, web crawler developed by Python collected review data based on five hotels from each category of business hotels, resort hotels, and airport hotels from TripAdvisor for a month in December 2018. This study was analyzed by frequency analysis, elastic net regression analysis, and linear regression analysis using R program. There is a difference between this study and other regular studies; this study was used and applied significant data due to the fact that collecting data regarding foreigners’ opinions after using domestic hotels is difficult. Based on analysis with collected data, firstly, sentiment dictionary was constructed significantly as the accurate rate of elastic net regression analysis is 97%. Secondly, emotion polarity value of online reviews has a positive impact on customers’ rate. Thirdly, effective words were extracted for different hotel types of customers through frequency analysis. Furthermore, sentiment analysis was carried out to extract the words contained in the satisfaction and dissatisfaction sentences to understand the quality attribute of hotels. As a result of this study, the emotion polarity value which is analyzed numerically using foreigners’ online review has a deep relationship with overall rate. Therefore, online reviews provide important information for the companies, and this statistical analysis method using sentiment analysis is another approach to the engineering method.

참고자료

· 없음