본 연구는 국내 Google Play Store에 등록된 영어 학습 애플리케이션의 사용자 리뷰를 분석하기 위하여 텍스트 마이닝과 중요도-만족도 분석(IPA)을 통합적으로 적용하였다. 연구 목적은 사용자 리뷰 데이터를 활용하여 서비스의 주요 속성들을 식별하고, 이를 기반으로 각 속성의 중요도 및 만족도를 평가함으로써 교육 애플리케이션 개발자들이 사용자 경험을 개선하고 긍정적인 리뷰를 촉진할 수 있는 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 것이다. 분석 과정에서는 LDA 토픽모델링을 활용하여 사용자 리뷰로부터 중요 키워드를 추출하고, 이를 통해 주요 속성을 도출하였다. 또한, 각 속성에 대한 중요도와 만족도는 사용자 리뷰와 IPA 매트릭스를 통해 평가되었다. 연구 결과, 국내 영어 학습 애플리케이션에서 '학습 지원 도구' 및 '학습 진입 장벽'은 사용자의 기대 수준을 만족시키고 있으나, 다른 속성들은 시급한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 텍스트 마이닝과 IPA를 결합한 접근 방식을 통해 사용자 리뷰의 깊이 있는 분석을 가능하게 하였다는 점에서 찾을 수 있으며, 이는 교육 기술 분야에서 서비스 개선에 있어 중요한 기여를 하고, 실제 애플리케이션 개발에 있어 중요한 지침을 제공한다.|This study applied Text Mining and Importance-Performance Analysis (IPA) integratively to analyze user reviews of English learning applications registered on the domestic Google Play Store. The purpose of the research was to utilize user review data to identify key service attributes and evaluate the importance and satisfaction of each attribute, thereby supporting educational application developers in establishing strategies to improve user experience and promote positive reviews. The analysis involved using LDA topic modeling to extract significant keywords from user reviews, which facilitated the identification of main attributes. Furthermore, the importance and satisfaction of each attribute were assessed through user reviews and the IPA matrix. The research findings indicate that while attributes such as 'learning support tools' and 'barriers to learning entry' met user expectations, other attributes urgently required improvement. The significance of this research lies in its novel approach of combining Text Mining with IPA, enabling a profound analysis of user reviews. This contributes significantly to service improvement in the field of educational technology and provides critical guidelines for actual application development.
Alternative Abstract
This study applied Text Mining and Importance-Performance Analysis (IPA) integratively to analyze user reviews of English learning applications registered on the domestic Google Play Store. The purpose of the research was to utilize user review data to identify key service attributes and evaluate the importance and satisfaction of each attribute, thereby supporting educational application developers in establishing strategies to improve user experience and promote positive reviews. The analysis involved using LDA topic modeling to extract significant keywords from user reviews, which facilitated the identification of main attributes. Furthermore, the importance and satisfaction of each attribute were assessed through user reviews and the IPA matrix. The research findings indicate that while attributes such as 'learning support tools' and 'barriers to learning entry' met user expectations, other attributes urgently required improvement. The significance of this research lies in its novel approach of combining Text Mining with IPA, enabling a profound analysis of user reviews. This contributes significantly to service improvement in the field of educational technology and provides critical guidelines for actual application development.
