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텍스트마이닝을 활용한 러닝 어플리케이션 사용자 리뷰 분석 : Nike Run Club과 Runkeeper를 중심으로
Analysis of User Reviews of Running Applications Using Text Mining : Focusing on Nike Run Club and Runkeeper

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  • 발행기관
    대한산업경영학회 바로가기
  • 간행물
    산업융합연구(구 대한산업경영학회지) 바로가기
  • 통권
    제22권 제4호 (2024.04)바로가기
  • 페이지
    pp.11-19
  • 저자
    류기문, 김일광
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A445943

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원문정보

초록

영어
The purpose of this study was to analyze user reviews of running applications using text mining. This study used user reviews of Nike Run Club and Runkeeper in the Google Play Store using the selenium package of python3 as the analysis data, and separated the morphemes by leaving only Korean nouns through the OKT analyzer. After morpheme separation, we created a rankNL dictionary to remove stopwords. To analyze the data, we used TF, TF-IDF and LDA topic modeling in text mining. The results of this study are as follows. First, the keywords ‘record’, ‘app’, and ‘workout’ were identified as the top keywords in the user reviews of Nike Run Club and Runkeeper applications, and there were differences in the rankings of TF and TF-IDF. Second, the LDA topic modeling of Nike Run Club identified the topics of ‘basic items’, ‘additional features’, ‘errors’, and ‘location-based data’, and the topics of Runkeeper identified the topics of ‘errors’, ‘voice function’, ‘running data’, ‘benefits’, and ‘motivation’. Based on the results, it is recommended that errors and improvements should be made to contribute to the competitiveness of the application.
한국어
본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 러닝 어플리케이션 사용자의 리뷰를 분석하였다. 본 연구는 python3의 selenium 패키지를 이용하여 google playstore의 Nike Run Club, Runkeeper의 사용자 리뷰들을 분석자료로 이용하였으 며, okt 분석기를 통해 한글 명사만을 남겨 형태소를 분리하였다. 형태소 분리 후 rankNL 사전을 만들어 불용어(stopword) 를 제거하였다. 자료 분석을 위해 텍스트마이닝의 TF(빈도분석), TF-IDF(키워드 빈도-문서 역빈도), LDA 토픽모델링을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, Nike Run Club, Runkeeper 어플리케이션 사용자 리뷰에서 공통적으로 상위 키워드로 ‘기록’, ‘앱’, ‘운동’의 키워드가 도출되었으며 TF, TF-IDF의 순위에는 차이가 나타났다. 둘째, Nike Run Club의 LDA 토픽모델링으로 ‘기본 항목’, ‘추가 기능’, ‘오류 사항’, ‘위치기반데이터’의 토픽이 도출되었고 Runkeeper는 ‘오류 사항’, ‘음성 기능’, ‘러닝 데이터’, ‘사용 혜택’, ‘사용 동기’의 토픽이 도출되었다. 결과를 통해 제언하면 어플리케이션의 경쟁력 향상을 기여하기 위해 오류 및 개선사항을 보완해야 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 데이터 수집
2.2 데이터 전처리
2.3 TF(키워드 빈도), TF-IDF(키워드 빈도-문서 역빈도)
3. 연구결과
3.1 TF(키워드 빈도), TF-IDF(키워드 빈도-문서역빈도)
3.2 LDA 토픽모델링
4. 논의
5. 결론 및 제언
5.1 결론
5.2 제언
REFERENCES

저자

  • 류기문 [ Gimun Ryu | 한국체육대학교 일반대학원 석사 ]
  • 김일광 [ Ilgwang Kim | 한국체육대학교 스포츠산업학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한산업경영학회 [Dae Han Society of Industrial Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    본 학회는 산업체·학계·연구소 등의 회원 상호간에 정보교환 및 지원을 통하여 산업경영에 관한 학문발전을 도모하고 산학에 관한 긴밀한 네트워크를 형성하여 기업의 경쟁력을 강화시키는데 그 설립 목적을 두고 있다.

간행물

  • 간행물명
    산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2635-8875
  • 수록기간
    2003~2024
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 323 DDC 338

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