유튜브 기반 사용자 콘텐츠에서의 리뷰 이상 탐지: 사용자 생성 콘텐츠에서의 극단성과 허위성 분류
Decoding Review Anomalies: Classifying Extremity and Falsity in User-Generated Content
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초록
본 연구는 YouTube 플랫폼의 호텔 리뷰를 대상으로 머신러닝과 자연어처리(NLP) 기법을 활용해 극단적및 조작된 리뷰를 식별⋅필터링하고자 한다. 소셜 미디어는 소비자 구매 결정에 중요한 영향을 미치며, 사용자 생성 리뷰는 마켓플레이스 신뢰도의 핵심 요소로 작용한다. 그러나 일부 판매자들의 평점 조작과 조작된 리뷰 확산은 플랫폼의 신뢰성을 저해하고 있다. 본 연구는 리뷰의 진정성과 신뢰성을 제고함으로써 소비자의 합리적 의사결정을 지원하는 것을 목표로 한다.
Abstract
This study aims to identify and filter extreme and fake hotel reviews on the YouTube platform using machine learning and natural language processing (NLP) techniques. As social media increasingly influences consumer decisions, user-generated reviews have become a key factor in online marketplace credibility. However, review manipulation and fake reviews threaten platform trust. This research contributes to enhancing review authenticity and supporting rational consumer decisions.