Automatisierte Präferenzmessung - Tobias Roelen-Blasberg

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Automatisierte Präferenzmessung (eBook)

Extraktion und Evaluation von Produktattributen auf Basis von Online-Rezensionen

Tobias Roelen-Blasberg (Autor)

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2018 | 1. Aufl. 2019
XVI, 170 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-23831-5 (ISBN)

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Tobias Roelen-Blasberg stellt in diesem Buch einen neuen Ansatz zur automatisierten Präferenzmessung vor. Anhand verschiedener Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning extrahiert der automatisierte Ansatz Produktattribute aus nutzergenerierten, textuellen Daten und bewertet diese hinsichtlich ihrer Stimmung. Anschließend validiert der Autor die automatisierten Ergebnisse mit klassischen Marktforschungsmethoden wie z. B. mit einer Conjoint Analyse. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass sich anhand des neuen Ansatzes relevante Produktattribute automatisiert extrahieren lassen, wobei sich die Attributwichtigkeiten im Vergleich zu klassischen Präferenzmessungen unterscheiden können.

Tobias Roelen-Blasberg ist Doktorand bei der Forschungsgruppe für Marketing und Vertrieb des Institute of Information Systems and Marketing (IISM) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich automatisierte Marktforschung, Data Mining, Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning.

Automatisierte Attribut-Extrahierung.- Attributgruppierung und -eliminierung.- Automatisierte Attribut-Evaluierung.- Sentiment-Training und -Extrahierung.

Erscheint lt. Verlag	1.10.2018
Reihe/Serie	Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung
Reihe/Serie	Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung
Zusatzinfo	XVI, 170 S. 38 Abb.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	deutsch
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Marketing / Vertrieb
Schlagworte	Aspect-based Sentiment Analysis • Automatisierte Marktforschung • Konsumentenwahrnehmung • Opinion Mining • Social Media Analyse • Text Analyse
ISBN-10	3-658-23831-3 / 3658238313
ISBN-13	978-3-658-23831-5 / 9783658238315

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