SNS 빅데이터 분석에 기초한 한국 서비스시장 품목별 소비자 감성

박종옥

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 박종옥 (충북대학교)

저널정보: 한국소비자원 소비자문제연구 소비자문제연구 제52권 제1호

발행연도: 2021.4

수록면: 26 - 51 (26page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 한국소비자원의 2019 소비자시장평가 대상인 31개 품목 서비스시장에 대한 소비자 감성을 분석하고, 이에 기초하여 국내 서비스시장의 소비자지향성을 높일 수 있는 시사점과 한국소비자원의 소비자시장평가 결과를 보완하는 자료로써의 활용 가능성을 찾는데 있다. 이를 위해 SNS 빅데이터 분석을 실시하였으며 분석결과에 기초한 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 실손의료보험은 보상절차의 어려움으로 인한 소비자문제, 기프티콘 · 모바일상품권은 짧은 사용기간으로 인한 소비자문제, 상조서비스 시장은 사업자의 폐업 등으로 인한 소비자문제를 그대로 반영하고 있어, 이들 시장은 해당 문제점을 해결하기 위해서는 제도개선이 시급함을 시사한다. 나아가, 긍정감성어로 ‘정직한’과 ‘보상하다’가, 부정감성어로 ‘책임지지 않다, 의심되다, 우려’ 등이 많은 품목에서 공통적으로 나타나고 있으며, 이는 서비스 시장 전체적으로 소비자와의 신뢰를 기반으로 사업자의 책임과 보상이 철저히 이루어지는 것이 소비자지향성을 높이는 개선방안임을 시사한다.
둘째, 서비스시장의 품목별 본질적 특성과 연결되어 있는 감성어로써 외식(맛있다), 주택수리 · 인테리어(예쁘다, 감각적)와 같은 긍정감성어, 치과치료 · 동물병원(과잉진료), 택시(불편, 불쾌, 더러운), 포장이사(분실, 파손), 택배(오배송, 분실)와 같은 부정감성어는 국내 서비스시장의 소비자지향성 향상을 위해 사업자로 하여금 서비스 품목별로 어느 부분을 강화하고 어느 부분을 제거해야 할지를 시사한다.
셋째, 긍정 · 부정 감성어 빈도율 분석에 기초한 품목별 시장의 전반적 감성성향은 2019 소비자시장평가 결과 기대만족도 요인에서 경고수준을 보였던 택시, 자동차수리, 상조서비스의 경우, 전반적인 부정감성 성향이 강하게 나타난 반면, 포장이사서비스는 그렇지 않았다.
이상의 결과는 SNS 빅데이터 감성분석 결과가 시장의 소비자지향성을 높이기 위한 개선점 도출 혹은 한국소비자원의 소비자시장평가 보완자료로 활용하는데 충분한 가치가 있음을 시사하며, 실제 활용 시 품목별 시장의 감성어 의미 분석결과와 전반적 감성성향 분석결과를 함께 활용하는 것이 바람직함을 시사한다.

The purpose of this study was to find consumers’ sentiments toward 31 service items, which were surveyed in 2019 consumer market evaluation by Korea Consumer Agency, and to find some implications for enhancing consumer orientation of service market and to find some possibility to use as a supplementary finding of consumer market evaluation results by Korea Consumer Agency(KCA), based on consumers’ sentiment analysis results. Consumers’ sentiment analysis were utilized using SNS big data.
The main results and implications were as follows.
First, consumer problems in private health care insurance service, gifticon · mobile gift service, funeral market service were found to be difficulty of compensation process, short expiring period, and frequent closing of business respectively. This result imply that some government policy improvement should be needed in the markets of private health care insurance, gifticon · mobile gift, and funeral service.
Furthermore, those words, such as ‘honest’, ‘compensate’ as positive sentiment words, and ‘not taking responsibility’, ‘doubt’, ‘anxiety’as negative sentiment words, were found to be the most common sentiment words. This result implies that some ideas for taking strong responsibility and compensation of business based on reinforcing consumers’ trust toward service market, are needed in service market generally.
Second, some sentiment words, related to essential element of service items, were found to be eating out service (delicious), house repairing · interior service (pretty, being sensual) as positive sentiment words, and dental treatment · animal hospital service (over-treatment), taxi service (inconvenient, unpleasant, dirty), moving with packing service (losing, breaking), delivery service (wrong delivery, losing parcel) as negative sentiment words. This result implies that it is necessary for business to enforce consumers’ positive sentiment and to reduce consumers’ negative sentiment based on sentiment words for enhancing consumer orientation of service market.
Third, consumers’ overall sentiment tendency was analyzed based on ratios of the number of positive or negative sentiment words out of total sentiment words. And consumers’ overall sentiment tendency were analyzed toward four items of service markets, which were classified as warning market in expected satisfaction part in 2019 consumer market evaluation survey by KCA. The results showed that for taxi, car repairing, and funeral service market, negative sentiment tendency was overwhelming, whereas for moving with packing service, rather positive sentiment tendency was found. Lastly, above results imply that the results from consumers’ sentiment analysis with SNS big data show enough possibility for drawing some ideas for enhancing consumer orientation in service market. And when researchers apply sentiment analysis results with SNS big data to field for enhancing consumer orientation in service market, it might be suggested to use the meanings of sentiment words and overall sentiment tendency together.

#소비자감성 #감성분석 #서비스시장 #SNS 빅데이터 #Consumer sentiment #sentiment analysis #service market #SNS big data

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

강하영 / 2021 / 안전성 취약시장 진단 및 개선방안연구: 렌터카 시장을 중심으로

국민권익위원회 / 2019 / 모바일 상품권 유효기간 늘어나고, 미이용시 90%환불 고지된다

공정거래위원회 / 2020 / 소비자권리 강화를 위한 신유형상품권 표준약관 개정 / 공정거래위원회 보도자료

김유신 / 2012 / 뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 / 지능정보연구 18(2):143~156

문혜정 / 2019 / 빅데이터의 경제통계 활용 현황 및 시사점 / 한국경제포럼 11(4):89~105

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박종옥

소속기관 충북대학교

주요연구분야 사회과학 > 사회과학 일반 TOP 10% 사회과학 > 경영학

논문수 20 이용수 5,070

이 논문과 함께 이용한 논문

외식 O2O 플랫폼의 경험적 가치와 러브마크, 인게이지먼트, 로열티 간 구조적 관계 연구

이승훈 관광연구논총 2024 .11

디저트카페 소비자의 감성적 소비가치, 소비감정, 소비성향, 소비행복의 구조적분석

채동진 한국외식산업학회지 2023 .12

SNS 환경에서의 소비자 소비가치, 제품이미지, 구매의도의 상관관계 분석: 온라인쇼핑 사용 경험의 조절효과를 중심으로

안은주 , 조재혁 , 김성수 e-비즈니스연구 2021 .02

소비자의 소비성향, SNS 광고속성, 제품이미지, 구매의도 간의 관계에 대한 연구

안은주 , 조재혁 , 김성수 인터넷전자상거래연구 2020 .12

베이비붐 세대 소비자 피해에 관한 탐색적 연구 - 의사결정나무 분석기법을 중심으로 -

서여주 기업과혁신연구 2020 .03

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (24)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)