BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Turek Tomasz (Politechnika Częstochowska Wydział Zarządzania)
Tytuł
Możliwości wykorzystania analizy sentymentu w procesach prosumenckich
Possibilities of Using Sentiment Analysis in Prosumption Processes
Źródło
Ekonomiczne Problemy Usług, 2017, nr 126, T.2, s. 285-294, rys., bibl.17 poz.
Słowa kluczowe
Prosumpcja, Web 2.0
Prosumption, Web 2.0
Uwagi
Klasyfikacja JEL: L86 , L26
streszcz., summ.
Abstrakt
Rozwój internetu Web 2.0 spowodował zmianę paradygmatu komunikacji w sieci. Obecnie content generowany przez użytkowników jest źródłem istotnych danych dla przedsiębiorstw, które mogą w ten sposób opracować ofertę, idealnie dopasowaną do potrzeb. Automatyczna analiza danych i tekstów o charakterze jakościowym, możliwa jest dzięki analizie sentymentu 1. Uzyskane wyniki pozwalają na optymalizację procesów produkcji, logistyki, handlu i promocji. W efekcie opinie klienta wpływają na ostateczny kształt produktów i usług. Celem artykułu jest prezentacja podstawowych możliwości wykorzystania analizy sentymentu w procesach prosumenckich. W pierwszej części artykułu wyjaśniono istotę analizy sentymentu oraz jej kluczowe metody. W dalszej części opracowania zwrócono uwagę na zjawisko prosumpcji w internecie Web 2.0. Trzecia część artykułu wskazuje na źródła danych dla analizy sentymentu w procesach prosumpcji.(abstrakt oryginalny)

The development of the Web 2.0 Internet has caused a paradigm shift in the Communication Network. Currently, content generated by customers is the source of an essential data for companies, which can in this way adapt the best for the needs offer. Automatic analysis of data and texts of a qualitative nature, is posibble thanks to sentiment analysis methods. The obtained results allow to optimize production, logistics, trade and promotion processes. As a result, customer reviews affect the final shape of the products and services. The aim of the article it is to present the basic possibilities of using sentiment analysis in prosumption processes. In the first part of the article the essence of sentiment analysis and its main methods are explained. In the next part of the study attention was put to the presumption's phenomenon on Web 2.0 Internet. The third part of the article points to the sources of data for analysis of sentiment in the presumption's processes.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Analiza techniczna, fundamentalna i sentymentu - trzy rodzaje analizy. Pobrano z: http://tradersarea.pl/ analiza-techniczna-fundamentalna-i-sentymentu-trzy-rodzaje-analizy (02.2017).
  2. Bing Liu's Opinion Lexicon https://goo.gl/9rNgVy.
  3. Budziewicz-Guźlecka, A. (2012). Management of Changes in Enterprises as a Form of Adaptation to E-Economy. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Scientific Journal. Service Management, 8, 207.
  4. Dzieciątko, M. (2012). Text Mining a codzienna rzeczywistość. Pobrano z: www.sas.com (01.2017).
  5. Farhadloo, M., Rolland, E. (2016). Fundamentals of Sentiment Analysis and Its Applications. [W:] W. Pedrycz, S.M. Chen (red.), Sentiment Analysis and Ontology Engineering, Studies in Computational Intelligence 639. Switzerland: Springer International Publishing.
  6. Goss, M., Głowacka, N. Wprowadzenie do analizy sentymentu. Pobrano z: goo.gl/p1I3mD (01.2017).
  7. Krzysztofek, K. (2014). Rozproszone społeczeństwo: od wielkich centrów wytwórczych do osobistych przemysłów. [W:] P. Siuda, T. Żaglewski (red.), Prosumpcja: pomiędzy podejściem apokaliptycznym a emancypującym. Gdańsk: Wydawnictwo Naukowe Katedra.
  8. Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool Publishers. Pobrano z: www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf (01.2017).
  9. Medhat, W., Hassan, A., Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams Engineering Journal, 5 (4), 1093-1113. Pobrane z: www.science direct.com/science/article/pii/S2090447914000550 (01.2017).
  10. Python NLTK Text Classification. Pobrane z: goo.gl/SqDoxe (01.2017).
  11. Siuda, P. (2012). Mechanizmy kultury prosumpcji, czyli fani i ich globalne zróżnicowanie. Studia Socjologiczne, 4 (207).
  12. Strzelecki, A. (2015). Prosumpcja treści w społecznościach wirtualnych. [W:] M. Pańkowska (red.), Uwarunkowania technologiczno-społeczne i modele prosumpcji systemów informatycznych zarządzania (s. 164). Katowice: Wydawnictwo UE w Katowicach.
  13. Toffler, A. (2006). Trzecia fala. Poznań: Wydawnictwo Kurpisz.
  14. Tomanek, K. (2014). Analiza sentymentu - metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych. Przegląd Socjologii Jakościowej, 10 (2), 118-136. Pobrane z: www.przeglad socjologiijakosciowej.org (01.2017).
  15. Wańczyk, K. (2016). Wskaźnik sentymentu rynku - czy warto jemu zaufać? Pobrane z: www.edu kacjagieldowa.pl/2016/02/wskaznik-sentymentu-rynku (02.2017).
  16. Wybory 2015. Analiza Big Data w internecie alternatywą dla sondaży przedwyborczych. Pobrane z: http://www.money.pl/gospodarka/wiadomosci/artykul/wybory-2015-analiza-big-dataw- internecie,214,0,1931222.html (02.2017).
  17. Ziora, L. (2016). The Sentiment Analysis as a Tool of Business Analytics in Contemporary Organizations. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe UE w Katowicach, 281, 234-241.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1896-382X
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.18276/epu.2017.126/2-29
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu