Online-Ressource
Verfasst von:	Lange, Ingo [VerfasserIn]
Titel:	Texte als Daten
Titelzusatz:	Dynamische Analyse textueller Daten im Unternehmenskontext
Verf.angabe:	von Ingo Lange
Verlagsort:	Wiesbaden
	Wiesbaden
Verlag:	Springer Fachmedien Wiesbaden
	Imprint: Springer Gabler
E-Jahr:	2023
Jahr:	2023.
	2023.
Umfang:	1 Online-Ressource(XX, 180 S. 39 Abb.)
Gesamttitel/Reihe:	Beiträge zur empirischen Marketing- und Vertriebsforschung
Hochschulschrift:	Dissertation, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2022
ISBN:	978-3-658-42973-7
Abstract:	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.
	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.
DOI:	doi:10.1007/978-3-658-42973-7
URL:	Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-658-42973-7
	DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-42973-7
Schlagwörter:	(s)Unternehmen    / (s)Marktforschung    / (s)Text Mining    / (s)Textanalyse    / (s)Datenanalyse    / (s)Computerlinguistik
Datenträger:	Online-Ressource
Dokumenttyp:	Hochschulschrift
Sprache:	ger
Bibliogr. Hinweis:	Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Lange, Ingo: Texte als Daten. - Wiesbaden : Springer, 2023. - XX, 180 Seiten
	Erscheint auch als : Druck-Ausgabe
Sach-SW:	Kundenrezensionen
	linguistische Datenverarbeitung
	Klassifizierung
	beeinflusste Meinungen
	Produktrezensionen
	energiepolitische Unsicherheit
K10plus-PPN:	1870735005
	Universitätsbibliothek
Lokale URL UB:	Zum Volltext