Exploring Determinants of Perceived Helpfulness in the Context of Online Healthcare Facility Reviews

Abstract

Following the proliferation of online review platforms, researchers have conducted a vast range of studies investigating the helpfulness of such platforms. Yet, a significant body of literature focuses primarily on online reviews of search and experience goods, while there is a lack of research pertaining to credence goods which include the healthcare sector. Upon collecting 9,150 reviews of healthcare service facilities and clinics across diverse specialties in New York City from Yelp, we aim to provide a comprehensive framework illustrating how certain review-related and reviewer- related determinants affect healthcare user perceived helpfulness. We initially explore the semantic aspects embedded in the review texts by extracting themes through LDA Topic Modeling. We then apply sentiment analysis to quantify the degree of ambivalence in the review texts and utilize Tobit regression to empirically assess the impact of the determinants on healthcare consumersperceived review helpfulness based on signaling theory. The findings of this study contribute to the earlier work in both information systems and healthcare research, indicating a negative association of rating and ambivalence, and a positive association of review readability, depth, and reviewers number of followers, with higher perceived helpfulness. We also confirm a nuanced effect of the risk setting as a moderator, impacting the association between various determinants and perceived helpfulness.

최근 온라인 리뷰 플랫폼의 발전에 따라 많은 연구자들이 탐색재 또는 경험재 제품 및 서비스에 대한 온라인 리뷰의 유용성에 관한 다양한 연구를 수행하였지만, 의료/헬스케어 분야를 포함하는 신용재에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Yelp에서 수집된 뉴욕 시의 다양한 전문 분야의 헬스케어 서비스 시설에 대한 9,150개의 리뷰 분석을 통하여, 신호 이론에 기반한 특정 리뷰 및 리뷰어 관련 결정 요인들이 사용자의 리뷰 유용성 인식에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 LDA 토픽 모델링을 활용하여 리뷰 텍스트에 내재된 감정들과 토픽을 추출하고 탐색한다. 또한 자연어 처리 및 감정 분석을 통한 리뷰 텍스트의 상반된 감정(ambivalence)의 정도를 정량화하고, Tobit 회귀 분석 기법을 활용하여 다양한 리뷰 결정 요인들이 헬스케어 소비자들의 리뷰 유용성 인식에 미치는 영향을 실증적으로 평가한다. 연구 결과에 따르면, 리뷰의 별점, 읽기 쉬운 정도, 깊이, 상반된 감정, 그리고 리뷰어의 팔로워 숫자 모두 리뷰 유용성에 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 특히 리뷰의 상반된 감정과 팔로워 숫자는 헬스케어 시설의 위험 정도(risk setting)에 따라 조절효과가 있음을 판단할 수 있었다. 본 연구는 IS 및 헬스케어 연구 문헌에 기여한다는 이론적 의의를 가지며, 헬스케어 기관 관계자들과 헬스케어 온라인 리뷰 플랫폼들의 사업을 영위함에 도움을 줄 것으로 기대한다.