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Texte als Daten: Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
1858950872 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lange, Ingo: Texte als Daten
ISBN
978-3-658-42972-0
Name
Lange, Ingo ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Texte als Daten
Zusatz zum Titel
Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext
Verlagsort
Wiesbaden
Wiesbaden
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint: Springer Gabler
Erscheinungsjahr
2023
2023
2023
Umfang
1 Online-Ressource(XX, 180 S. 39 Abb.)
Reihe
Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung
Hochschulschriftenvermerk
$bDissertation$cKarlsruher Institut für Technologie (KIT)$d2022
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lange, Ingo: Texte als Daten
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-42972-0
ISBN
ISBN 978-3-658-42973-7
Klassifikation
KJD
BUS042000
658.4062
658.514
Kurzbeschreibung
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.
2. Kurzbeschreibung
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. Der Autor 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.
1. Schlagwortkette
Unternehmen
Marktforschung
Text Mining
Textanalyse
Datenanalyse
Computerlinguistik
ANZEIGE DER KETTE
Unternehmen -- Marktforschung -- Text Mining -- Textanalyse -- Datenanalyse -- Computerlinguistik
SWB-Titel-Idn
1870735005
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-42973-7
Internetseite / Link
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