Temporal Analysis of Sentiment and Topic Responses in Restaurant Reservation App User Reviews: An Empirical Study from the Perspective of the Elaboration Likelihood Model

디지털 플랫폼의 확산에 따라 소비자 리뷰는 사용자의 경험, 감정, 기능 안정성 등을 포괄적으로 반영하며, 서비스 품질 및 브랜드 신뢰 형성에 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 특히 레스토랑 예약 앱은 온라인상에서의 리뷰가 오프라인 행동으로 직접 연결된다는 점에서 높은 학술적․실무적 가치를 지닌다. 그러나 기존 연구는 별점이나 리뷰 길이 등 구조적 정보 또는 특정 시점에 한정된 분석에 치우쳐, 리뷰 메시지의 시간적 변화와 감성 흐름을 충분히 설명하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model; ELM)에 기반하여, 기능 중심 메시지를 중심 경로, 감성적 표현을 주변 경로로 정의하고 이들의 시계열적 구조 변화를 동태적으로 분석하였다. 2009년부터 2023년까지 수집된 OpenTable 앱 리뷰 46,392건을 대상으로 LDA 토픽모델링, 감성 분석, 공출현 네트워크 분석을 통합적으로 적용하였으며, 감성 점수, 리뷰 길이, 빈도 간 상관관계를 분석하고, 초기-중기-후기 시기로 구분하여 변화 양상을 비교하였다. 분석 결과, 중심 경로는 기능 및 정보 평가 위주로, 주변 경로는 긍정 감성 중심으로 구성되는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 그러나 후기기에는 기능적 불만이 주변 경로를 통해 부정 감정으로 확산되는 양상도 나타나, 기존 이론에서 간과된 감성 중심 경로의 새로운 역할 가능성을 시사하였다. 본 연구는 시계열 기반의 리뷰 분석을 통해 설득 메시지의 구조적 진화 과정을 실증적으로 규명하였으며, 앱 전략 수립 및 실무적 의사결정에 유의미한 인사이트를 제공한다.