온라인 리뷰는 고객의 다양한 감성을 포함하고 있어, 고객 경험을 파악하고 개선하는 자원으로 활용될 수 있다. 고객 만족도를 측정하기 위해 전통적으로 설문방식을 많이 활용하고 있는데, 리뷰를 대상으 로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구 또한 전통 방식을 보완하는 수단으로 역할을 하고 있다. 본 연구의 목적은 외래관광객이 작성한 온라인 레스토랑 리뷰데이터를 활용하여 선택속성별 감성표현을 계량화한 감 성극성값이 전체 고객만족에 유의한 영향을 미치는 검증하는 것이다. 리뷰 데이터를 수집하기 위해 오픈소 스인 파이썬(Python)을 활용하여 웹크롤러를 제작 후 호텔⋅레스토랑 리뷰 커뮤니티에서 수집하였다. 토픽 모델링에 기반하여 리뷰 문장을 음식, 가격, 서비스, 분위기 선택속성별로 분류한 후, 감성분석기법을 활용 하여 레스토랑 선택속성별 감성극성값을 산출하고, 고객만족에 미치는 영향을 토빗 회귀모형을 통하여 검증 하였다. 그 결과 음식⋅가격⋅서비스 변수는 유의하게 고객만족에 영향을 미치는 반면, 분위기 변수는 다른 변수에 비해 상대적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 관광객 대상 설문기법 연구에서 중요하게 여겨져 왔던 선택속성이 텍스트마이닝 기법을 활용한 연구에서도 중요 요인으로 검증되었다는 점에서 의의 가 있다고 할 수 있다. 본 연구가 주는 시사점은 텍스트 리뷰 정보를 통해 고객 경험을 계량화하여 파악하고 만족도를 측정할 수 있으며, 기존 설문 조사방식을 통해 고객 경험을 측정하던 전통적 접근방식과 더불어 텍스트마이닝을 통한 연구방식 또한 유의미한 결과를 가져올 수 있음을 보여주었다는 점이다.

핵심용어: 레스토랑 선택속성, 온라인 리뷰, 텍스트마이닝, 자연어 처리, 토픽모델링, 감성분석