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어떤 리뷰가 도움이 되는가? 영화 장르에 따라 달라지는 속성기반 리뷰의 유용성

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dc.contributor.author조은비-
dc.contributor.author강우성-
dc.date.accessioned2026-02-05T04:30:13Z-
dc.date.available2026-02-05T04:30:13Z-
dc.date.issued2025-12-
dc.identifier.issn1226-282X-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/63609-
dc.description.abstract본 연구는 IMDb 영화 리뷰 데이터를 분석하여 온라인 리뷰에 포함된 텍스트 속성이 유용성(helpfulness) 평가에어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 효과가 영화 장르별로 어떻게 달라지는지를 실증적으로 검토하는 것을 목표로 했다. 이를 위해 IMDb에 게시된 33편의 영화에 대한 29,797건의 리뷰를 대상으로 주요 텍스트 속성(캐릭터,연기, 연출, 스토리, 시각효과, 음악)을 정량화하고 Heckman 2단계 선택 모형을 적용해 투표 선택 편향을 보정했다. 분석 결과, 리뷰 길이는 너무 짧을 경우 유용성이 낮게 평가되지만, 일정 수준 이상 길어지면 다시 높아지는 U자형 패턴을 보였다. 반면, 영화 속성과 관련된 정보의 총량이 많아질수록 유용성은 오히려 낮아지는 방향으로 나타났으며, 영화와 직접 관련되지 않은 정보의 비중이 높아질수록 유용성 역시 감소하는 경향이 확인되었다. 또한 속성별로 유용성에 미치는 효과는 상이하게 나타났으며, 동일한 속성이라도 장르 맥락에 따라 효과의 방향과 강도가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 예컨대 시각적 완성도가 중요한 애니메이션 장르에서는 시각적 효과 정보가 긍정적으로 작용한 반면, 액션이나 스릴러 장르에서는 등장인물이나 서사 전개와 관련된 정보가 더 큰 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 유용성 평가는 단순한 정보량보다 콘텐츠의 적합성과 소비자 기대 간 정합성에 기반한다는 점을보여준다. 본 연구는 정보 적합성 이론을 정량적으로 검증하고, 온라인 구전(eWOM) 효과가 장르별 맥락에서 어떻게 달라지는지를 구체화했으며, 영화사와 리뷰 플랫폼이 장르별 리뷰 작성․추천 전략을 세우는 데 필요한 실질적인시사점을 제시한다.-
dc.format.extent29-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국소비자학회-
dc.title어떤 리뷰가 도움이 되는가? 영화 장르에 따라 달라지는 속성기반 리뷰의 유용성-
dc.title.alternativeWhat Makes a Review Helpful? Usefulness of Attribute-Based Movie Reviews across Genres-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.35736/JCS.36.6.6-
dc.identifier.bibliographicCitation소비자학연구, v.36, no.6, pp 123 - 151-
dc.citation.title소비자학연구-
dc.citation.volume36-
dc.citation.number6-
dc.citation.startPage123-
dc.citation.endPage151-
dc.type.docTypeY-
dc.identifier.kciidART003282318-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor영화 리뷰-
dc.subject.keywordAuthor리뷰 속성-
dc.subject.keywordAuthor리뷰 유용성-
dc.subject.keywordAuthor온라인 구전-
dc.subject.keywordAuthor텍스트 마이닝-
dc.subject.keywordAuthorMovie Reviews-
dc.subject.keywordAuthorReview Attributes-
dc.subject.keywordAuthorReview Helpfulness-
dc.subject.keywordAuthoreWOM-
dc.subject.keywordAuthorText Mining-
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Dongguk Business School > Department of Business Administration > 1. Journal Articles

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Kang, Woo Seong
Dongguk Business School (Department of Business Administration)
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