Publikationen
Kaiser, C., Schlick, S., & Bodendorf, F. (2011). Warning system for online market research - Identifying critical situations in online opinion formation. Knowledge-Based Systems, 24(6), 824–836. https://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2011.03.004
2011
Dr. Sabine Schlick,
Prof. Dr. Freimut Bodendorf
Warning system for online market research - Identifying critical situations in online opinion formation
Abstract:
Immer mehr Verbraucher verlassen sich bei ihren Kaufentscheidungen auf Online-Meinungen. Aus diesem Grund müssen Unternehmen wissen, wie es um ihre Produkte im Web bestellt ist. Es wird ein Warnsystem für die Online-Marktforschung vorgeschlagen, mit dem kritische Situationen bei der Online-Meinungsbildung erkannt werden können. Wenn kritische Situationen erkannt werden, werden anschließend Warnungen an die Marketingverantwortlichen gesendet, sodass die Vermarkter in der Lage sind, vorbeugende Maßnahmen einzuleiten. Das Warnsystem arbeitet mit einer Wissensbasis, die produktbezogene Erfolgswerte, Online-Meinungen und Muster sozialer Interaktionen enthält. Dieses Wissen wird mit Methoden der Informationsextraktion, des Text Mining und der sozialen Netzwerkanalyse gewonnen. Basierend auf diesem Wissen beurteilt das Warnsystem Situationen entsprechend. Zu diesem Zweck wird ein Neuro-Fuzzy-Ansatz gewählt, der linguistische Regeln aus Daten lernt. aus Daten lernt. Diese Regeln werden verwendet, um zukünftige Situationen abzuschätzen. Das Warnsystem wird auf zwei zwei Szenarien angewendet und liefert gute Ergebnisse. Eine Auswertung zeigt, dass alle Komponenten des Warnsystems besser abschneiden als alternative Methoden.
Autorinnen und Autoren
- Dr. Carolin Kaiser, Head of Artificial Intelligence, NIM, carolin.kaiser@nim.org
- Dr. Sabine Schlick, University of Erlangen-Nuremberg
- Prof. Dr. Freimut Bodendorf, Department of Information Systems University of Erlangen-Nuremberg, Nuremberg, Germany
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