Harvesting Big Data in social science: A methodological approach for collecting online user-generated content

Olmedilla, M.; Torres, María del Rocío Martínez; Toral, S. L.

doi:10.1016/j.csi.2016.02.003

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“…Para que o conteúdo de mídia social seja útil para geração de conhecimentos que embasam a tomada de decisões, é necessário a definição e o uso de estratégias para a extração dos dados. Considerando que alguns dados são de difícil acesso, (Olmedilla, 2016) define uma arquitetura para um framework com diretrizes e abordagens a serem seguidas para a extração de dados. Com isto, mostrou-se como um Webcrawler pode ser extremamente eficaz no processo de reunir e identificar grandes quantidades de conteúdo gerado pelo usuário.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Análise do setor de telecomunicação brasileiro: Uma visão sobre Reclamações

Sousa

Guimarães

Viana³

et al. 2020

risti

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Resumo: Mídias digitais estão cada vez mais presentes no cotidiano do ser humano. Este fato contribui para que o volume de conteúdo gerado por usuário aumente consideravelmente. De um ponto de vista prático, as análises desses dados requerem diferentes perspectivas e métodos para se obter resultados satisfatórios. Essas análises podem subsidiar a tomada de decisão por gestores por meio da identificação de necessidades e problemas, guiando o processo de melhoria continuada de produtos e serviços. Diante disso, este trabalho propõe uma análise de reclamações postadas em uma plataforma online de reclamações, a fim de identificar pontos que orientem a tomada de decisões das empresas e, consequentemente, melhorar o relacionamento com clientes. Os resultados obtidos permitem a identificação de uma cadeia de problemas relacionados. A principal contribuição deste estudo está na provisão de uma abordagem que auxilia no planejamento estratégico de corporações, levando em consideração situações reportadas pelos consumidores.

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Análise do setor de telecomunicação brasileiro: Uma visão sobre Reclamações

Sousa

Guimarães

Viana³

et al. 2020

risti

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“…Ciao is one of the largest eWOM communities in Europe available in locallanguage versions, with more than 1.3 million members that have posted more than 7 million reviews on 1.4 million of products (Arenas-Márquez et al, 2014, Olmedilla et al, 2016b. The study focuses on the UK site, which has around 44.350 registered users (Olmedilla et al, 2016a). The users' profile potentially includes personal information about users, but the majority leave most of this information blank.…”

Section: Data Setmentioning

confidence: 99%

Application of text mining techniques to the analysis of discourse in eWOM communications from a gender perspective

Teso

Olmedilla

Torres

et al. 2018

Technological Forecasting and Social Change

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Application of text mining techniques to the analysis of discourse in eWOM communications from a gender perspective http://researchonline.ljmu.ac.uk/id/eprint/8002/ Article LJMU has developed LJMU Research Online for users to access the research output of the University more effectively. Teso, E, Olmedilla, M, Martínez Torres, R and Toral, S (2018) Application of text mining techniques to the analysis of discourse in eWOM communications from a gender perspective. Technological Forecasting and Social Change. Abstract:The emergence of online user-generated content has raised numerous questions about discourse gender differences as compared to face-to-face interactions. The intended gender-free equality of Internet has been challenged by numerous studies, and significant differences have been found in online communications. This paper proposes the application of text mining techniques to online gender discourse through the analysis of shared reviews in electronic word-of-mouth communities (eWOM), which is a form of user-generated content. More specifically, linguistic issues, sentiment analysis and 2

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“…A P2P-és a kereskedelmi szállásadás vizsgálata bonyolult feladat a hivatalos adatbázisok hiánya és hiányosságai, valamint a szürke-és feketegazdaság (be nem jelentett szállásadás) kiterjedtsége miatt (Dudás et al 2016 (Olmedilla et al 2016). A kutatásunkhoz a következő adatokat gyűjtöttük össze: (1) az Airbnb-szállások száma, típusa (teljes lakás, privát szoba, közös szoba) és földrajzi elhelyezkedése, (2) a szállások kapacitásadatai (férőhelyek, fürdőszobák, szobák száma), (3) a szállások ára, (4) az üzemeltetők száma, (5) az eltöltött vendégéjszakák utáni vélemények száma és azok értéke.…”

Section: A Kutatás Során Alkalmazott Módszerekunclassified