"제주관광 댓글 키워드 1위 '바가지'…새로운 추천 시스템 필요"

[제주플러스전문가포럼] 임동혁 광운대 교수 발제
소비자 평가 패턴·소비 아이템 분석 필터링 적용 제안

임동혁 광운대학교 교수가 7일 제주시 제주아스타호텔에서 열린 제6회 제주플러스전문가포럼에서 '빅데이터 결합 통한 관광정책 개선 방향'을 주제로 발제하고 있다. 이날 포럼은 제주대학교 링크 3.0 사업단과 제주테크노파크, 뉴스1이 공동 주최하고 뉴스1 제주본부가 주관했다. 2023.11.7/뉴스1 ⓒ News1 오현지 기자

(제주=뉴스1) 오미란 기자 = 제주관광에 대한 부정적인 시각을 긍정적으로 전환하려면 리뷰 데이터 기반의 추천 알고리즘을 통한 개선이 필요하다는 의견이 나왔다.

임동혁 광운대학교 교수는 7일 제주시 아스타호텔에서 열린 제6회 제주플러스전문가포럼에서 '빅데이터 결합 통한 관광정책 개선 방향'을 주제로 한 발제를 통해 이 같이 밝혔다.

임 교수에 따르면 올 휴가철 '제주 관광', '제주 음식점'을 키워드로 한 기사 51개의 댓글 461개를 분석한 결과 전체의 57.2%(264개)가 '최악', '너무', '짜증', '싫다' 등의 부정적인 댓글로 파악됐다. 임 교수는 "특히 음식점에 대한 부정적인 시각이 많이 존재했다"고 설명했다.

나머지 34.0%(157개)는 '최고', '좋다', '굿', '짱', '예뻐' 등의 긍정적인 댓글, 8.6%(40개)는 중립적인 댓글로 나타났다.

댓글에서 나타난 상위 5개 핵심 단어를 보면 '바가지(67개)'가 압도적으로 많았고, 이어 '사람(33개)', '일본(29개)', '식당(21개)', '동남아(21개)' 순으로 집계됐다.

임 교수는 "개인 경험의 일종인 온라인 리뷰는 신뢰성이 높아 소비자들의 의사 결정에 큰 영향을 미친다"며 "그러나 기존 추천 시스템의 경우 개별 사용자 정보를 바탕으로 하기 때문에 해당 정보가 없으면 콜드 스타트(Cold Start·고객 수가 적어 활용할 고객 데이터가 부족한 상태) 문제가 발생한다"고 지적했다.

그러면서 그는 "소비자들이 작성한 키워드 리뷰 데이터를 활용해 지역적인 특성과 사용자 평가 데이터를 바탕으로 한 새로운 형태의 추천 시스템을 구현할 필요가 있다"며 "이 경우 사용자 개인에 대한 과거 데이터가 없어도 모델 기반 추천이 가능하다"고 제언했다.

그는 이어 "소비자의 평가 패턴을 파악하는 '모델 기반 협업 필터링'과 소비자가 경험한 아이템을 파악하는 '콘텐츠 기반 필터링'을 함께 이용해 음식점 등을 추천하는 시스템을 구현한다면 더욱 효율적일 것"이라고 강조했다.

한편 '대전환시대, 제주관광의 새로운 활로 모색'을 대주제로 한 이날 포럼은 제주대학교 링크 3.0 사업단과 제주테크노파크, 뉴스1이 공동 주최하고 뉴스1 제주본부가 주관했다.

mro1225@news1.kr