17-2-13 이홍주191-205.Hwp
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韓國IT서비스學會誌 第17卷 第2號 Journal of Information Technology Services 2018年 6月, pp.191-205 https://doi.org/10.9716/KITS.2018.17.2.191 A Ghost in the Shell? 고객 리뷰를 통한 스마트 스피커의 인공지능 속성이 평가에 미치는 영향 연구* 이 홍 주** A Ghost in the Shell? Influences of AI Features on Product Evaluations of Smart Speakers with Customer Reviews* Hong Joo Lee** Abstract With the advancement of artificial intelligence (AI) techniques, many consumer products have adopted AI features for providing proactive and personalized services to customers. One of the most prominent products featuring AI techniques is a smart speaker. The fundamental of smart speaker is a portable wireless Internet connecting speaker which already have existed in a consumer market. By applying AI techniques, smart speakers can recognize human voices and communicate with them. In addition, they can control other connecting devices and provide offline services. The goal of this study is to identify the impact of AI techniques for customer rating to the products. We compared customer reviews of other portable speakers without AI features and those of a smart speaker. Amazon echo is used for a smart speaker and JBL Flip 4 Bluetooth Speaker and Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition are used for the comparison. These products are in the same price range ($50~100) and selected as featured products in Amazon.com. All reviews for the products were collected and common words for all products and unique words of the smart speaker were identified. Information gain values were calculated to identify the influences of words to be rated as positive or negative. Positive and negative words in all the products or in Amazon echo were identified, too. Topic modeling was applied to the customer reviews on Amazon echo and the importance of each topic were measured by summating information gain values of each topic. This study provides a way of identifying customer responses on the AI feature and measuring the importance of the feature among diverse features of the products. Keyword：Smart Speaker, Artificial Intelligence, Product Feature, Product Evaluation, Customer Review, Topic Modeling, Information Gain Submitted：February 27, 2018 1st Revision：March 12, 2018 Accepted：March 15, 2018 *이 논문은 2017년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이며(NRF-2017S1A3A2066740), 2018년도 가톨릭대학교의 교비연구비의 지원으로 이루어졌음. ** 가톨릭대학교 경영학부 192 Hong Joo Lee 1. 서 론 성이 제품 평가에 미치는 영향을 파악하였다. 스마 트 스피커의 다른 속성이 미치는 영향과의 비교를 인공지능 기술의 급속한 발전에 따라 인공지능 위해 토픽 모델링을 통해 리뷰가 가지고 있는 다양 기술 기반의 서비스를 장점으로 부각하는 다양한 한 토픽을 추출하여 토픽이 제품 평가에 기여하는 기기들이 출시되고 있다. 사람들과 의사소통하는 바를 산출하였다. 로봇 등의 기기들이 많은 관심을 끌고 있지만 실제 스마트 스피커와 포터블 스피커에 대한 리뷰는 로 많이 보급되고 사용되고 있는 기기는 스마트 스 아마존을 통해 수집하였고, 정보이득과 토픽모델 피커이다(Kabir, 2018). 스마트 스피커는 스마트폰 링을 적용하여 인공지능 속성의 영향력을 분석하 에 탑재되는 인공지능 비서와 같은 기능이 포함되 였다. 긍정과 부정적인 측면 모두에서 인공지능 어 사람의 목소리로 다양한 명령을 내릴 수 있으 속성에 대한 언급이 이루어 졌으며, 인공지능 속 며, 연결된 기기의 제어와 연계된 다양한 오프라인 성에 대한 일반적인 토픽은 제품 평가에 긍정적인 서비스를 이용할 수 있다. 대표적인 기기는 아마존 영향을 미쳤다. 또한 인공지능 속성이 아직 기대 에코, 구글 홈, 애플 홈팟, SKT 누구, 카카오 미니 만큼의 역할을 하지 못한다는 부정적인 측면들도 이며, 기존의 Wi-Fi나 Bluetooth 기반의 인터넷 파악되었다. 연결성을 가진 포터블 스피커에 인공지능 속성(음 제 2장에서 텍스트 마이닝을 활용한 제품 속성 성 인식, 의사소통, App 조절 및 제어)을 포함하고 연구 방안에 대해 리뷰하며, 제 3장에서 본 논문이 있다. 활용한 자료에 대해 기술하였다. 제 4장에서 인공 본 연구에서는 인공지능 속성이 스마트 스피커에 지능 속성의 영향력을 분석하는 방안을 제시하였 대한 평가에 미치는 영향을 고객 리뷰로 부터 파악 으며, 제 5장에서 본 연구의 결론을 제시하였다. 하고자 한다. 제품의 기능이나 속성이 제품 평가에 미치는 영향을 파악하는 방안은 텍스트 마이닝 기 2. 관련 연구 반의 고객 리뷰 분석에서 많이 제시되어 왔다(Cao et al., 2011; Humphreys and Wang, 2017). 해당 2.1 텍스트 기반 시장 및 속성 영향 연구 제품 리뷰에서 속성이나 기능에 해당하는 단어들을 정하고 각 단어들에 대한 감성분석을 수행하거나 고객 리뷰나 커뮤니티의 게시글을 분석하여 제품 평가에 미치는 영향을 분석하여 왔다(Cao et al., 에 대한 고객의 생각을 파악하거나 제품들의 시장 2011; Ghose et al., 2012). 유사한 제품들의 시장 분석, 랭킹 부여 및 시각화를 자동화하려는 연구들 경쟁 상황을 가시화하거나 랭킹을 부여하는 방안도 이 수행되어왔다(Chen et al., 2015; Ghose et al., 제시되었다(Chen et al., 2015; Netzer et al., 2012). 2012; Humphreys and Wang, 2017; Lee and 본 연구는 스마트 스피커가 기존의 포터블 스피 Bradlow, 2011; Netzer et al., 2012). 커와 인공지능 속성의 유무에서 큰 차이를 보이고 Humphreys and Wang(2017)은 텍스트 분석을 다른 기능들은 유사하다는 점에 착안하였다. 기존 통한 고객 연구를 주제에 따라 비교, 연관분석, 예측 의 포터블 스피커에 대한 리뷰와 스마트 스피커에 으로 구분하였고, 접근방법에 따라서는 사전 기반, 대한 리뷰를 비교하면 인공지능 속성에 대한 소비 분류기반, 토픽 파악으로 분류하였다. 사용된 텍스 자들의 생각을 파악할 수 있을 것이다. 이를 위해 트 원천으로는 소셜 미디어(Twitter, Facebook), 각 단어가 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 측정하 뉴스 기사, 이메일, 채팅 스크립트, 블로그, 고객 리 는 방안으로 Zhang and Tran(2011)이 제안한 정 뷰, 커뮤니티 게시글이 주로 사용되었다. 보이득(Information Gain)을 활용하여 인공지능 속 사전 기반 접근 방안은 Top down 접근 방안으 A Ghost in the Shell? Influences of AI Features on Product Evaluations of Smart Speakers with Customer Reviews 193 로 연구자가 분석에 사용하고자 하는 단어들의 사 는 Sentence-Constrained LDA 방안을 고안하여 전을 미리 정의하고 이에 기반하거나 규칙을 미리 호텔과 식당의 속성을 토픽 모델링을 통해 파악하 정의하여 문서들 간의 비교나 연관분석, 예측을 였고, 각 토픽이 고객 평점에 미치는 영향을 분석 수행한다. 텍스트의 감성을 파악하는 많은 연구들 하였다. 이 이러한 접근 방안을 사용하여 왔으며(Mudambi 고객 리뷰에는 텍스트의 원천인 리뷰 콘텐츠뿐 and Schuff, 2010), LIWC, AFINN 등의 사전을 만이 아니라 저자 정보, 공감도, 이미지, 날짜, 독해 활용하여 감성을 측정하여 왔다. LIWC와 AFINN 용이도, 유용성 등의 메타 정보 또는 추가 정보들 등의 사전이 일반적인 단어의 감성을 표현하고 있 이 존재한다. 이러한 정보들과 리뷰 내용 간의 관 기에 도메인에 특화된 사전을 구축하여 감성을 측 계를 파악하는 연구들도 진행되어 왔다(Cruz and 정하는 방안들도 활용되어 왔다(Lee et al., 2017). Lee, 2016; Kim et al., 2015; Lee, 2015; Lee and 마케팅에서 연구된 브랜드 특성 단어를 활용하여 Lee, 2016). 소셜미디어 게시물의 이미지와 브랜드 속성을 비 교하는 연구도 수행되었다(Cruz and Lee, 2014). 2.2 정보이득 Archak et al.(2011)은 Mechanical Turk를 통해 제품을 ⋯ , 고객을 고객 리뷰에서 제품 속성을 파악하는 실험을 통해 ⋯ 속성에 해당하는 단어 리스트를 확보하였다. 라고 하면, 고객 리뷰는 다음과 같은 행 분류기반과 토픽 파악은 사전 기반 접근 방안과 렬 로 표시된다. 다르게 정의된 규칙이나 사전 없이 데이터로 부터 ⋯ 학습하여 분류하거나 토픽을 파악하는 접근방안이다. ⋯ 분류가 된 학습 데이터를 통해 적합한 분류자(classi- (1) fier)를 형성하고 이를 통해 전체데이터를 분류한 ･ ･ ･ ･ ⋯ 다. 기계 학습에 기반한 분류자를 활용하는 경우는 아니지만 문서에 빈번하게 함께 등장하는 단어들을 네트워크로 표현하여, 제품 브랜드를 다차원 척도 고객리뷰는 리뷰가 부여한 평점에 따라 긍정/부 로 시각화 하는 방안도 이러한 접근방안에 해당된 정 리뷰로 구분할 수 있다. 5점 척도의 경우 대체 다(Netzer et al., 2012). Lee and Bradlow(2011) 로 4, 5점은 긍정, 1, 2점은 부정 리뷰로 구분하고 은 고객 리뷰로부터 제품 속성을 추출하여 Corrspon- 있으나 명확성을 위해 5점만을 긍정, 1점만을 부 dence analysis를 통해 디지털 카메라 브랜드들의 정으로 구분하기도 한다(Zhang and Tran, 2011). 시장 구조(market structure)를 시각화하였다. 전체 리뷰 중에서 특정 리뷰가 카테고리 에 속 토픽 파악은 전체 텍스트에 등장하는 토픽을 추 할 확률을 이라고 하면, 전체 리뷰의 엔트로피 출하는 방안이며, Latent Semantic Analysis(LSA) 는 다음과 같이 정의된다. 나 Latent Dirichlet Allocation(LDA)가 사용되어 왔다(Blei, 2012). Palese and Usai(2018)은 weakly ∑ (2) supervised LDA 방안을 활용하여 고객 리뷰에서 SERVQUAL 차원의 토픽을 추출하였으며, 각 토 따라서, 단어 가 존재하는 경우의 리뷰의 엔트로 픽이 평점에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 파악 피는 다음과 같다. 하였다. Büschken and Allenby(2016)은 토픽 모 델링을 문서 수준이 아니라 문장 수준에서 수행하 ∑ (3) 194 이 홍 주 는 전체 리뷰 중에서 단어 를 포함한 리뷰 였으며, Choeh et al.(2015)는 좋아한 리뷰에 포함 의 확률이며, 는 단어 를 포함한 리뷰가 된 단어들의 정보 이득 값을 제품 리뷰 추천에 활 카테고리에 속할 확률이다. 그렇기에 단어 가 용하였다. 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 고려한 단어 의 정보이득은 다음과 같이 계산된다(Zhang and 3. 자료 Tran, 2011). 스마트 스피커에 대한 고객 리뷰 수집을 위해서 (4) 알렉사(Alexa)가 내장된 아마존 에코(Echo)의 제 품리뷰를 아마존에서 수집하였다. 에코의 선정이유 는 스마트 스피커 중에서 가장 높은 시장 점유률을 보이고 있기 때문이다(Reisinger, 2018). 스마트 스피커에 대한 리뷰와 일반 스피커에 대한 리뷰를 는 전체 리뷰 중에서 단어 t를 포함하지 않 비교하기 위해서 에코 외의 스피커는 JBL Flip 4 은 리뷰의 확률이며, 는 단어 를 포함하고 Bluetooth Speaker와 Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition을 선정하였다. 선정이유 있지 않은 리뷰가 카테고리에 속할 확률이다. 본 논문에서는 고객리뷰 평점이 4, 5점인 경우는 는 Amazon.com의 Portable Bluetooth Speakers 카테고리에서 에코와 동일한 가격대인 $50～100 가 긍정( )으로 1, 2점인 경우는 부정( ) 리뷰로 분 류하였다. 이에 따른 최종 정보이득은 다음과 같이 격대 제품 중에서 우수(Featured) 제품으로 제시 계산된다. 되었기 때문이다. 에코는 2017년 11월에 2세대 제 품이 출시되었기에 2세대 제품이 출시된 이후부터 (5) 2017년 12월까지의 리뷰를 수집하였으며, 다른 제 품들은 출시이후부터 2017년 12월까지의 리뷰를 Zhang and Tran(2011)은 정보이득을 활용하여 수집하였다. 수집된 리뷰에 대한 정보는 <Table 제품 리뷰를 분류하거나 순위를 매기는 데 사용하 1>과 같다. <Table 1> Customer Review Data All-new Echo JBL Flip 4 Ultimate Ears BOOM 2 (2nd Generation) Bluetooth speaker Panther Limited Edition $99.95 $95.00 Sales price at Amazon.com $99.99 (List price : $110.95) (List price : $199.99) Number of reviews 3,607 1,646 2,328 Number of reviews with 3,488 1,542 2,122 verified purchase Nov.