팬데믹 기간 Messenger 애플리케이션 리뷰 변화를 통한 서비스 전략 분석 : 토픽 모델링을 중심으로
Analysis of service strategies through changes in Messenger application reviews during the pandemic: focusing on topic modeling
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초록
COVID-19 팬데믹 영향으로 대면 소통이 어려워지면서 비대면 소통의 영향을 파악하는 연구가 진행되고 있으나 메신저 애플리케이션 리뷰를 통해 이를 살펴본 연구는 미비하다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내의 메신저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)토픽 모델링을 통해 팬데믹의 영향을 파악하고, 이에 따른 서비스 전략 방안을 제시하고자 한다. 연구에서는 팬데믹이 시작된 시점과 사용자가 부여한 평점을 기준으로 데이터를 분류하였다. 분석 결과 주로 중장년층이 메신저를 사용하는 것으로 나타났으며, 팬데믹 이후에는 가족과의 소통이 증가한 것으로 확인되었다. 사용자들은 애플리케이션의 업데이트에 대해 불만을 표현하였으며, 변화에 대한 적응이 어려움을 보였다. 이에 업데이트 주기를 조정하고 사용자들의 의견을 적극 수용하는 개발 접근이 필요하다. 또한, 직관적이고 간편한 사용자 인터페이스(UI)를 제공한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
As face-to-face communication has become difficult due to the COVID-19 pandemic, studies have been conducted to understand the impact of non-face-to-face communication, but there is a lack of research that examines this through messenger application reviews. This study aims to identify the impact of the pandemic through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling by collecting review data of 메신저 applications in the Google Play Store and suggest service strategies accordingly. The study categorized the data based on when the pandemic started and the ratings given by users. The analysis showed that messenger is mainly used by middle-aged and older people, and that family communication increased after the pandemic. Users expressed frustration with the application's updates and found it difficult to adapt to the changes. This calls for a development approach that adjusts the frequency of updates and actively listens to user feedback. Also, providing an intuitive and simple user interface (UI) is expected to improve user satisfaction.
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