Texte als Daten (eBook)
XX, 180 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-42973-7 (ISBN)
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.
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.
| Erscheint lt. Verlag | 16.11.2023 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung | Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung |
| Zusatzinfo | XX, 180 S. 39 Abb. |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Marketing / Vertrieb |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
| Schlagworte | beeinflusste Meinungen • energiepolitische Unsicherheit • Klassifizierung • Kundenrezensionen • Linguistische Datenverarbeitung • Produktrezensionen |
| ISBN-10 | 3-658-42973-9 / 3658429739 |
| ISBN-13 | 978-3-658-42973-7 / 9783658429737 |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
PDF (Wasserzeichen)Größe: 4,1 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich
