Since the advent of the Internet, and development of smart devices, people spend most of daily life on communicating and interacting via online platform. Many researchers try to find out both the characteristic of this new type of platform and people’s specific behavior occurred on it. Especially, online shopping malls, like Amazon.com regarded truly prolific mine of people’s state of mind has been utilized for several studies with its bunch of sequences generated by commentators.
In our research, by utilizing Markov chain, pattern recognition and analyzing method, we have tried to interpret online ratings into meaningful implications. One specific point of this study is to find out whether people act as individual or a crowd of majority. Coming from the nature characteristic of online space such as anonymity, we have assumed that people are usually more independent when they express their opinion in online platform. In order to test the extent of one’s independency on communication in this manner, we have analyzed the relation among rating sequences focusing on sequential process with Markov chain and analysis of variance. Through this studies we have figured out some interesting point about commentators behavior on Amazon.com and get statistical evidence backing people surely maintain its independency in the cyber system.
인터넷과 각종 스마트 기기의 출현을 통해 사람들은 일상의 많은 시간을 온라인 플랫폼 상에서 지낸다. 많은 연구자들은 이 새로운 유형의 의사소통 및 교류의 장이 갖는 특성을 알아내고자 많은 노력을 기울여왔다. 특히 아마존닷컴으로 대표되는 온라인 쇼핑몰은 제품 및 서비스에 관한 소비자들 내면의 생각을 파악할 수 있다는 점에서 크게 주목받고 있다. 수많은 소비자들이 생성하는 온라인 댓글 및 평점은 시간에 따라 누적되며, 전체적인 소비자들의 행동 특성을 파악하고자 널리 활용되고 있다.
본 연구에선 확률적 방법론인 마르코프 체인(Markov Chain)을 활용해 소비자들이 남긴 평점의 패턴을 분석, 과연 개인이 온라인에서 의견을 피력할 시, 타인의 영향에서 벗어나 독립적인 주장을 펼칠 수 있는지를 검증해보았다. 더불어 일원분산분석을 실시해, 이미 평균적인 의견이 수렴된 상황에서 의견을 피력하는 개인들의 동조 경향을 확인해보려 했다. 아마존닷컴에 게시된 상품 평점 패턴을 분석한 결과, 온라인 플랫폼 상에서 뚜렷한 동조효과가 존재한다고 주장하기엔 다소 무리가 따름을 알 수 있었고, 제품 및 서비스에 의견을 피력할 시에 순서 및 시점은 생각보다 큰 영향이 없다는 점을 확인할 수 있었다.