Zum Inhalt springen
Ekonomiczne Problemy Usług

Vorher: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług

nr 126 (2) 2017
OpenAlex

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
3
Literaturangaben
5
Zitate nach Jahren
JahrZitate
20201
20231
20241

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
Crossref

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Datensatz in der Datenbank gefunden

Zitate
1

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Quelle ansehen (neuer Tab)
OpenCitations

Daten beziehen sich auf diesen Artikel oder dieses Kapitel.

Zitate
2

Daten abgerufen:

Die zuletzt verfügbaren Daten werden angezeigt. Eine Aktualisierung steht aus oder ist fehlgeschlagen.

Zitierende Veröffentlichungen
  1. 10.15611/pn.2023.5.06 (2023)
  2. 10.1007/s11135-023-01808-3 (2024)
Quelle ansehen (neuer Tab)
Google Scholar
In Google Scholar suchen (neuer Tab)

Możliwości wykorzystania analizy sentymentu w procesach prosumenckich

DOI: 10.18276/epu.2017.126/2-29
Zitieren

Der Volltext ist verfügbar

ISSN:1896-382X
eISSN:2353-2866
Autoren: Tomasz Turek
Politechnika Częstochowska Wydział Zarządzania
Schlüsselbegriffe: prosumpcja analiza sentymentu Web 2.0
Erscheinungsdatum der Ausgabe / Monografie:2017
Seitenanzahl:10 (285-294)
OAI-PMH:Metadaten
Klasyfikacja JEL: L26 L86
Cited-by (Crossref) ?: Aktivieren Sie JavaScript, um Zitationsdaten abzurufen.
CC BY-SA Open Access DOAJ
QR-Code

Abstract

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.

PDF

PDF herunterladen
PDF-Vorschau

PDF öffnen

Bibliographie (18)
  1. Analiza techniczna, fandamentalna 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 Adapta¬tion to E-Economy. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Scientific Journal. Se¬rvice Management, 8, 207.
  4. Dzieciątko, M. (2012). Text Mining a codzienna rzeczywistość. Pobrano z: www.sas.com (01.2017). Farhadloo, M„ Rolland, E. (2016). Fundamentals of Sentiment Analysis and Its Applications. W:
  5. 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/plI3rnD (01.2017). Krzysztofek, K. (2014). Rozproszone społeczeństwo: od wielkich centrów wytwórczych do oso-bistych przemysłów. W: P. Siuda, T. Żaglewski (red.), Prosumpcja: pomiędzy podejściem apokaliptycznym a emancypującym. Gdańsk: Wydawnictwo Naukowe Katedra.
  7. Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool Publishers. Pobrano z: www.cs.uic.eduHiub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf (O 1.2017).
  8. Medhat, W., Hassan, A., Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications:
  9. A survey. Ain Shams Engineering Journal, 5 (4), 1093-1113. Pobrane z: www.science direct.com/science/article/pii/S209044 7914000550 (O 1.2017).
  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 informa¬tycznych 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 zasto-sowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych ja-
  15. kościowych. Przegląd Socjologii Jakościowej, JO (2), 118-136. Pobrane z: www.przeglad socjologiijakosciowej.org (O 1.2017).
  16. Wańczyk, K. (2016). Wskaźnik sentymentu rynku - czy warto jemu zaufać? Pobrane z: www.edu kacjagieldowa. pl/2016/02/wskaznik-sentymentu-rynku (02.2017).
  17. Wybory 2015. Analiza Big Data w internecie alternatywą dla sondaży przedwyborczych. Pobrane z: http://www.money.pl/gospodarka/wiadomosci/artykul/wybory-2015-analiza-big-data-w-internecie,214,0, 1931222.html (02.2017).
  18. Ziora, L. (2016). The Sentiment Analysis as a Tool of Business Analytics in Contemporary Or-ganizations. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe UE w Katowicach, 281, 234-241.