Methodology for Inter-Group Topic Comparison Using Hierarchical Topic Distribution Aggregation
Junbo Sim, Namgyu Kim · Journal of Intelligence and Information Systems · 2024
최근 ERP 도입 기업의 증가와 함께 ERP 유지보수 업무도 활발히 진행되고 있으며, 이에 따라 ERP 사용 고객의 의견을 분석해 고객 대응 전략을 수립하고자 하는 연구에 기업의 관심이 높아지고 있다. 고객 의견은 대부분 텍스트 데이터의 형태로 존재하며, 이에 대한 효과적인 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링이 널리 활용되고 있다. 다양한 토픽 모델링 기법 중 작성자 정보를 활용하여 토픽을 생성함으로써 작성자의 관심분야 식별에 유용한 장점을 가진 Author-Topic Model(ATM)에 대한 관심이 높지만, 해당 방법은 지나치게 많은 수의 작성자로 인해 작성자간 차이를 해석하기가 어렵다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구는 ATM을 기반으로 도출된 작성자별 토픽 분포에 데이터의 계층 정보를 반영하는 계층적 토픽 분포 집계를 수행하고, 이를 통해 산출된 집단의 토픽 분포를 활용하여 집단간 토픽을 비교하는 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 유용성을 평가하기 위해 SAP ERP 전문 컨설팅 기업이 유지보수 서비스를 제공하는 4개 회사의 고객 서비스 요청 데이터 1,903건을 적용해 실험을 진행하였다. 구체적으로는 요청자별 ATM 분석을 수행하고, 그 결과에 상위 수준 집단과 하위 수준 작성자의 계층 구조를 반영하여 고객사별로 토픽 분포를 집계한 후 고객사별 토픽의 차이를 비교하였다. 실험 결과, 작성자 수준에서는 확인이 어려웠던 집단간 차이를 본 방법론을 통해 명확히 파악할 수 있음을 확인하였다.