Hohe Datenvolumen im Zusammenhang mit Online-Kundenbewertungen

Hohe Datenvolumen im Zusammenhang mit Online-Kundenbewertungen

Die Autoren untersuchen anhand einer Opinion Analyse („sentiment miner approach“), welche Faktoren Einfluss auf die Nützlichkeit (helpfulness) von Online-Kundenbewertungen nehmen. Dafür werten sie neben den eigentlichen Texten auch die jeweiligen Überschriften aus und attestieren diesen, im Rahmen der Informationsbeschaffung, eine hohe Bedeutung.

Der Artikel adressiert den Bedarf an wissenschaftlicher Forschung, der durch hohe Datenvolumen im Bereich von Online-Kundenbewertungen entsteht und dessen Bewältigung die betroffenen Unternehmen vor wachsende Herausforderungen stellt.

Der Link zum Artikel (Webpräsenz des Journals) lautet: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167923615002006.

Die vollständige Zitation lautet:  Salehan, M., Kim, D.-J. (2016):  Predicting the performance of online consumer reviews: A sentiment mining approach to big data analytics, Decision Support Systems (81), S. 30-40.