Texte als Daten (eBook)

Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext

(Autor)

eBook Download: PDF
2023 | 1. Aufl. 2023
XX, 180 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-42973-7 (ISBN)

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Texte als Daten - 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.



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
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
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