Reproduktionsreihe:
Springer eBook Collection. Business and Economics
Entstehung:
Hochschulschrift:
Dissertation, Karlsruher Instituts für Technologie, 2018
Anmerkungen:
Beschreibung:
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. Der Inhalt Automatisierte Attribut-Extrahierung Attributgruppierung und -eliminierung Automatisierte Attribut-Evaluierung Sentiment-Training und -Extrahierung Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Fachgebiete Marketing, Marktforschung, Wirtschaftsinformatik und Informatik Marktforscher und Marktforscherinnen, Marketing Manager und Managerinnen, Brand Manager und Managerinnen Der Autor 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