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Texte als Daten

ISBN-13: 9783658429720 / Niemiecki / Miękka / 2023

Ingo Lange
Texte als Daten Ingo Lange 9783658429720 Springer Fachmedien Wiesbaden - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Texte als Daten

ISBN-13: 9783658429720 / Niemiecki / Miękka / 2023

Ingo Lange
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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.

Kategorie:
Nauka, Ekonomia i biznes
Kategorie BISAC:
Business & Economics > Management Science
Business & Economics > Marketing - General
Business & Economics > Zarządzenie i techniki zarządzania
Wydawca:
Springer Fachmedien Wiesbaden
Seria wydawnicza:
Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung
Język:
Niemiecki
ISBN-13:
9783658429720
Rok wydania:
2023
Waga:
0.27 kg
Wymiary:
21.0 x 14.8
Oprawa:
Miękka
Dodatkowe informacje:
Wydanie ilustrowane

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.

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.

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.



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