텍스트 마이닝 기법을 활용한 편의점 이용 고객의 트위터 리뷰에 대한 감성 분석

Sentiment Analysis of Twitter Reviews toward Convenience Stores Customer in Korea

본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 12월 31일까지의 “편의점” 관련 트위터 데이터의 감성 관련 텍스트를 분석하여 편의점별 긍부정 감성을 비교 분석하고 편의점의 전반적 감성에 영향을 미치는 하위요소를 분류하여 영향력을 분석하였다. 또한 하위 요소 중 편의점 자체 브랜드(PB) 음식의 종류를 파악하여 긍부정 감성에 미치는 변수 및 편의점 브랜드별 차이를 분석하였다. ‘GS25’와 ‘CU’의 전반적인 감성 비교 분석에서는 긍정적인 감성에서만 두 브랜드간 유의미한 차이가 있었으며, 구체적 감성 비교 분석에서는 상위 항목(음식, 상품, 서비스, 근접성, 가격프로모 션) 중 음식에 대해서 가장 긍정적 감성비율이 높은 것으로 나타났다. 편의점의 전반적 감성에 대한 회귀분석 결과, 트위터에 음식과 가격프로모션에 대하여 언급할수록 긍정적인 감성이 높게 나타났으며, 상품, 서비스, 근접성에 대하여 언급할수록 부정적인 감성이 나타났다. 또한, ‘GS25’이 면서 음식에 대하여 언급할수록 긍정적 감성이 높게 나타났으며 ‘CU’이면서 상품 또는 가격 프로 모션을 언급할수록 긍정적으로 나타났다. 음식 카테고리의 감성분석에서는 맛이 가장 중요한 변수로 나타났고, 메뉴 중에서는 디저트, 과자, 빵과 같은 쾌락적 제품이 긍정적 감성을 높이는 것으로 나타났다.

In this study, tweets related to “convenience stores” from 1 January to 31 December, 2018 in Korea were crawled using Python 3.7 and the key words related to emotions was identified through text mining. The purpose of this study was not only to compare positive-negative sentiment between major convenience stores by identifying sub components such as food, service, price promotion, goods, and proximity, but also analyze various types of PB in food category that affect positive and negative sentiments. The results showed that there was only a significant difference in positive sentiments between GS25 and CU convenience stores. As a result of regression analysis, the food and price promotions positively influenced on positive sentiment, while goods, services, and proximity affected negatively on positive sentiment. Furthermore, taste was appeared to be most important variable in explaining the variance of positive sentiment in food category of convenience store. And hedonic food categories such as dessert, snacks, and breads positively affected on positive sentiment.