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리뷰가 비디오 게임의 성과에 미치는 영향 : The Impact of Reviews on Performance of Video Game Sales: Analyzing Twitter Data with Machine Learning
기계학습을 적용한 트위터 데이터의 활용

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Authors

이현경

Advisor
김상훈
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영대학 경영학과,2020. 2. 김상훈.
Abstract
오늘날 온라인을 통해 생성되는 구전은 소비자들에게 지대한 영향을 미치고 있다. 본 연구는 비디오 게임 소비에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되는 온라인 구전 중 트위터 리뷰에 주목하여 소비자들의 리뷰가 비디오 게임의 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 총 47개의 게임을 대상으로 트위터 리뷰를 수집하였다. 이후 머신러닝 기법을 적용한 감성 분석을 시행하여 리뷰의 감성을 분류하고, 이를 분석에 적용하였다. 트위터 리뷰는 텍스트로 구성되어 있어 기존 온라인 리뷰의 영향력을 검증한 문헌에서 주로 사용하고 있는 리뷰 평점과는 다른 접근 방식이 요구된다. 이에 리뷰를 분석 가능한 형식으로 가공하기 위하여 베이지안 분류 방식을 적용한 뒤, 리뷰가 긍정적인지 부정적인지를 확인하여 연구 변수로 활용하였다.
연구 결과 트위터 리뷰의 수는 판매량에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 게임의 리뷰가 많아질수록 소비자들의 게임 선택에 정의 영향을 미친다는 것을 뜻한다. 또한 트위터 리뷰가 긍정적일수록 비디오 게임의 성과에도 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 더불어 본 연구는 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 활용하여 온라인 리뷰 감성의 분포에 따라 온라인 리뷰의 효과가 조절됨을 확인하였다. 엔트로피가 높아 소비자 리뷰의 의견이 갈릴 경우 트위터 리뷰의 양과 극성의 효과는 모두 감소하였으며, 이는 온라인 구전의 분포가 리뷰가 미치는 영향을 조절할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 게임 산업에서의 온라인 리뷰의 영향력을 알아봄으로써 현재 온라인 매체에서의 소비자들의 활동이 어떻게 실제 산업과 매출에 영향을 주고 있는지를 확인하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Today's online word of mouth has a profound impact on consumers decision processes. This study focuses on Twitter reviews which is expected to have a significant impact on video game consumption. We collected Twitter reviews for 47 games, and then classified them through sentiment analysis using machine learning method. Twitter reviews are text-based, requiring a different approach than the review ratings typically used in previous literature that validates the impact of e-WOM. In order to process the reviews into an analytical format, we applied Bayesian classification and classified the twitter reviews as either positive or negative to use as research variables.
The result showed that the volume of Twitter reviews has a positive effect on sales. In addition, the more positive the Twitter review is, the more positively it affects the performance of video games. Furthermore, it was confirmed that the effect of online review was moderated by distribution of online review sentiment To find out this result, the study borrowed the concept of entropy used in information theory. High consumer entropy or high uncertainty of consumer review sentiment reduced the effects of both volume and valence on Twitter reviews, suggesting that the distribution of e-WOM can moderate the impact of reviews. This result is meaningful in that it examines the influence of online reviews in the game industry and identifies how consumers' activities in the online media are affecting the actual game industry.
Language
kor
URI
http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000160645
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