Texte als Daten
Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext
In diesem Buch werden Texte als Datengrundlage für Analysen in drei empirischen Studien untersucht. Die erste Studie fokussiert auf die Heterogenität von Produktbewertungen und identifiziert fünf dynamische Archetypen für Konsumgüterbewertungen durch die...
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Produktinformationen zu „Texte als Daten “
Klappentext zu „Texte als Daten “
In diesem Buch werden Texte als Datengrundlage für Analysen in drei empirischen Studien untersucht. Die erste Studie fokussiert auf die Heterogenität von Produktbewertungen und identifiziert fünf dynamische Archetypen für Konsumgüterbewertungen durch die Analyse von über 23 Millionen Bewertungen auf der Webseite eines Onlineversandhändlers. Die zweite Studie betrachtet Verbrauchervorschläge als wichtige Quelle für die Produktentwicklung und zeigt die Wirksamkeit eines kategorieunabhängigen Modells zur Extraktion von Vorschlägen aus Produktrezensionen sowie die positive Wirkung von Unternehmensanreizen durch kostenlose Produkte. In der dritten Studie wird ein Index für energiepolitische Unsicherheit basierend auf Textdaten aus deutschen Zeitungen und Plenarprotokollen des Deutschen Bundestags entwickelt und sowohl qualitativ als auch extern validiert. Die Arbeit zeigt die Bedeutung von Textdaten für verschiedene Anwendungsbereiche und leistet einen Beitrag zur Verbesserung der Analysemethoden in den untersuchten Feldern.
Inhaltsverzeichnis zu „Texte als Daten “
Einleitung.- Texte als Daten in der Literatur.- Meinungslebenszyklen: Die Dynamik von Online-Produktbewertungen.- Vorschläge zur Produktentwicklung und -verbesserung in Produktbewertungen.- Index für energiepolitische Unsicherheit auf der Grundlage von öffentlichen Textdaten.- Schlussbetrachtung.- Literaturverzeichnis.
Autoren-Porträt von Ingo Lange
Ingo Lange ist Mitbegründer und Chief Technology Officer von einem Startup-Unternehmen, das einen personalisierten KI-Review-Response-Generator anbietet. Die innovative Technologie ermöglicht es Nutzern, dreimal schneller auf Online-Bewertungen mit maßgeschneiderten Antworten zu reagieren, die von einem KI-Assistenten generiert und über eine App oder APIs nahtlos in ihre Arbeitsumgebung integriert werden.
Bibliographische Angaben
- Autor: Ingo Lange
- 2023, 1. Aufl. 2023, XX, 180 Seiten, 39 Abbildungen, Maße: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3658429720
- ISBN-13: 9783658429720
- Erscheinungsdatum: 17.11.2023
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