유튜브 기반 사용자 콘텐츠에서의 리뷰 이상 탐지: 사용자 생성 콘텐츠에서의 극단성과 허위성 분류

Decoding Review Anomalies: Classifying Extremity and Falsity in User-Generated Content

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.

키워드

극단적 리뷰조작된 리뷰자연어 처리사용자 생성 콘텐츠리뷰 신뢰성Extreme ReviewsFake reviewsNatural Language ProcessingUser-generated ContentReview Credibility
제목
유튜브 기반 사용자 콘텐츠에서의 리뷰 이상 탐지: 사용자 생성 콘텐츠에서의 극단성과 허위성 분류
제목 (타언어)
Decoding Review Anomalies: Classifying Extremity and Falsity in User-Generated Content
저자
가중정김엘레나최재원
DOI
10.36498/kbigdt.2025.10.1.47
발행일
2025-06
유형
Y
저널명
한국빅데이터학회 학회지
10
1
페이지
47 ~ 62