📚 논문 정보
Stamolampros, P., Korfiatis, N., Chalvatzis, K., & Buhalis, D. (2019). Job satisfaction and employee turnover determinants in high contact services: Insights from Employees’ Online reviews. Tourism Management, 75, 130-147.
📚 요약
Sturctural Topic Modeling은 위와 같이 세 가지 알고리즘(STM, DMR, SAGE)를 결합한 알고리즘이다.
기존 토픽모델링 기법에 외부 변수(=covariate, metadata)의 영향을 반영해서 토픽을 추출할 수 있다.
이 연구에서는 최적의 토픽을 평가하기 위해서 상호보완적인 두 가지 지표를 사용하였다.
네 가지 diagnostic plot에서 elbow method를 사용하였고, 여기에 연구자들의 주관적 판단을 더해서 긍정/부정 리뷰의 토픽을 각각 위와 같이 설정하였다.
50% cutoff 라인 기준으로 top10 단어가 미달일 경우 weak topic 으로 분류하고 해석을 진행하지 않음. 50%를 초과하는 경우에도 명확한 토픽과 여러 개의 주제가 섞인 토픽을 별도로 나눠서 네이밍 했음.
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