레스토랑 예약 앱 사용자 리뷰의 시계열적 감성 및 주제 반응 탐색: 정교화 가능성 모델 관점에서의 실증 분석

Abstract

디지털 플랫폼의 확산에 따라 소비자 리뷰는 사용자의 경험, 감정, 기능 안정성 등을 포괄적으로 반영하며, 서비스 품질 및브랜드 신뢰 형성에 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 특히 레스토랑 예약 앱은 온라인상에서의 리뷰가 오프라인 행동으로직접 연결된다는 점에서 높은 학술적․실무적 가치를 지닌다. 그러나 기존 연구는 별점이나 리뷰 길이 등 구조적 정보 또는특정 시점에 한정된 분석에 치우쳐, 리뷰 메시지의 시간적 변화와 감성 흐름을 충분히 설명하지 못하는 한계가 있다. 이에본 연구는 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model; ELM)에 기반하여, 기능 중심 메시지를 중심 경로, 감성적 표현을 주변 경로로 정의하고 이들의 시계열적 구조 변화를 동태적으로 분석하였다. 2009년부터 2023년까지 수집된 OpenTable 앱 리뷰 46,392건을 대상으로 LDA 토픽모델링, 감성 분석, 공출현 네트워크 분석을 통합적으로 적용하였으며, 감성 점수, 리뷰 길이, 빈도 간 상관관계를 분석하고, 초기-중기-후기 시기로 구분하여 변화 양상을 비교하였다. 분석 결과, 중심 경로는 기능 및 정보 평가 위주로, 주변 경로는 긍정 감성 중심으로 구성되는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 그러나 후기기에는 기능적 불만이 주변 경로를 통해 부정 감정으로 확산되는 양상도 나타나, 기존 이론에서 간과된 감성 중심 경로의 새로운 역할 가능성을 시사하였다. 본 연구는 시계열 기반의 리뷰 분석을 통해 설득 메시지의 구조적 진화 과정을 실증적으로 규명하였으며, 앱 전략 수립 및 실무적 의사결정에 유의미한 인사이트를 제공한다.