Automatisierte Präferenzmessung

1. Front Matter

   Pages I-XVI

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2. Einführung in das Thema

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 1-7

3. Konzeptionelle Grundlagen

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 9-31

4. Überblick der bisherigen Forschung

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 33-45

5. Der Ansatz im Überblick

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 47-50

6. Studie 1: Automatisierte Attribut-Extrahierung

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 51-98

7. Studie 2: Automatisierte Attribut-Evaluierung

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 99-138

8. Schlussbetrachtung

   • Tobias Roelen-Blasberg

   Pages 139-146

9. Back Matter

   Pages 147-170

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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.

• Opinion Mining
• Aspect-based Sentiment Analysis
• Social Media Analyse
• Text Analyse
• Automatisierte Marktforschung
• Konsumentenwahrnehmung

• Karlsruhe, Germany

  Tobias Roelen-Blasberg

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.

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