تعداد نشریات | 56 |
تعداد شمارهها | 1,642 |
تعداد مقالات | 13,021 |
تعداد مشاهده مقاله | 24,616,972 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 16,102,558 |
تجزیه و تحلیل احساسات در سطح ویژگی محصول و مبتنی بر جنسیت کاربران | ||
مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
دوره 10، شماره 37، مهر 1400، صفحه 267-296 اصل مقاله (1.38 MB) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/ims.2021.52110.1723 | ||
نویسندگان | ||
شهریار محمدی![]() ![]() ![]() | ||
1کارشناسیارشد مهندسی فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین، قزوین، ایران | ||
2دانشیار دانشکده مهندسی و علوم کامپیوتر دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.مدیر مرکز آموزشهای الکترونیکی دانشگاه شهید بهشتی( نویسنده مسئول: Nazemi@sbu.ac.ir) | ||
چکیده | ||
دادههای شبکههای اجتماعی یکی از موثرترین و دقیقترین شاخصهای احساسات عمومی است، بطوریکه تجزیه و تحلیل این اطلاعات میتواند نتایج جالبی از احساسات کاربران نسبت به هر شخصیت، موضوع، محصول و خدمات را برای محققین نمایان سازد. در این پژوهش، ضمن بررسی نظرات کاربران در شبکه اجتماعی توییتر در مورد ویژگیهای مختلف دو محصول رقیب تلفن همراه در بازار یعنی Iphone X شرکت اپل و Galaxy S9 شرکت سامسونگ، احساسات آنان را براساس جنسیت مصرفکنندگان این دو محصول مورد بررسی قرار میدهیم. این بررسی با استفاده از روش مبتنی بر رابطه در مرحله استخراج ویژگی و رویکرد مبتنی بر لغتنامه احساسی در مرحله تعیین قطبیت نظرات انجام میگیرد. نتایج این تحقیق بیان میدارد که محبوبیت ویژگیهای مختلف محصول بین کاربران مرد و زن متفاوت بوده و براساس این نتایج، صاحبان کسب و کار میتوانند اقدام به تولید محصولاتی با تمرکز بر جنسیت افراد کرده و یا به طراحی برنامههای هوشمند تبلیغاتی با توجه به علایق آنان بپردازند. این اقدامات در نهایت به افزایش سوددهی کسب و کار و رضایتمندی مشتریان منجر میگردد. | ||
کلیدواژهها | ||
تجزیه و تحلیل احساسات؛ توییتر؛ استخراج ویژگی؛ تعیین قطبیت نظرات | ||
مراجع | ||
شاه طالبی، ن.، کارگر, م.، میرزایی، ک. (1395). بررسی مدلهای نظرکاوی و تجزیه و تحلیل احساسات کاربران در محیط وب. دومین کنفرانس بین المللی وب پژوهی. تهران: دانشگاه علم و فرهنگ.
Abdous, M., & He, W. (2011). Using text mining to uncover students’ technologyrelated problems in live video streaming. British Journal of Educational Technology, 40(5), 40-49.
Ansari, M., Aziz, M., Siddiqui, M., Mehra, H., & Singh, K. (2020). Analysis of Political Sentiment Orientations on Twitter. Procedia Computer Science, 167, 1821-1828.
Basari, A. S., Hussin, B., Ananta, G. B., & Zeniarja, J. (2013). Opinion Mining of Movie Review using Hybrid Method of Support Vector Machine and Particle Swarm Optimization. Procedia Engineering, 53, 453–462.
Belkaroui, R., & Faiz, R. (2015). Towards events tweet contextualization using social in uence model and users conversations. In Proceedings of the 5th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics, page3.ACM.
Cambria, E., Schuller, B., Xia, Y., & Havasi, C. (2013). New avenues in opinion mining and sentiment analysis. IEEE Intelligent Systems, 28(2), 15-21. doi:0.1109/MIS.2013.30.
Global Web Index. (2020). Social H3 2020 report. Global Web Index: https://www.globalwebindex.com/reports/social
He, W., Shen, J., Li, Y., Akula, V., Yan, G., & Tao, R. (2015). Gaining competitive intelligence from social media data: Evidence from two largest retail chains in the world. Industrial Management & Data Systems, 115(9), 1622-1636.
He, W., Zha, S., & Li, L. (2013). Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry. International Journal of Information Management, 33, 464-472.
Hu, M., & Liu, B. (2004). Mining opinion features in customer review. In processing of 19th National Conference on Artifical intelligence, AAAI Press, (. 755-760).
Hung, C., & Lin, H. K. (2013). Using Objective Words in SentiWordNet to Improve Word-of-Mouth Sentiment Classification. IEEE Intelligent Systems, 28(2), 47-54.
Hutto, C. J., & Gilbert, E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-Based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. AAAI Publications, Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.
Ibrahim, N., & Wang, X. (2019). Decoding the sentiment dynamics of online retailing customers: Time series analysis of social media. Computers in Human Behavior(96), 32-45.
Li, Z. C., Zhang, M., MA, S. P., Zhou, B., & Sun, Y. (2009). Automatic extraction for product feature words from comments on the web. In: G.G. Lee (Ed.), Information Retrieval Technology, Springer-Verlag Berlin, Berlin, 112-123.
Liang, P. W., & Bi-Ru, D. (2013). Opinion Mining on Social Media Data. 2013 IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management. Milan, Italy: IEEE. doi:10.1109/MDM.2013.73
Martinez, I., Valencia-Garcia, R., & Garcia-Sanchez, F. (2011). ntology-Guided Approach to Feature-Based Opinion Mining. Natural Language Processing and Information Systems, 193-200.
Mikula, M., & Machova, K. (2015). Classification of opinions in conversational content. IEEE 13th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, (. 22-24).
Othman, R., Belkaroui, R., & Faiz, R. (2017). Extracting Product Features for Opinion Mining Using Public Conversations in Twitter. International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES2017, Procedia Computer Science 112 (2017), (. 927-935).
Pang, B., & Lee, L. (2002). Thumbs up ? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. In ACL-02 conference on Empirical methods in natural language processing, (79-86). doi:10.3115/1118693.1118704.
Pearson, T., & Wegener, R. (2013). Big data: the organizational challenge. September 11, 2013، www.bain.com/publications/articles/big_data_the_organizational_challenge.aspx
Piryani, R., Madhavi, D., & Singh, V. K. (2016). Analytical mapping of opinion mining and sentiment analysis research during 2000–2015. Information Processing and Management, 53(1), 122-150.
Vinodhini, G., & Chandrasekaran, R. M. (2013). Sentiment Mining Using SVM-Based Hybrid Classification Model. Computational Intelligence, Cyber Security and Computational Models (. 155-162). New Delhi: Springer. doi:10.1007/978-81-322-1680-3_18
Wang, H., Gao, S., Yin, P., & Nga-Kwok, J. (2017). Competitiveness analysis through comparative relattion mining: evidence from restaurant` online review. Industrial Management & Data Systems, 117(4), 672-687.
Ye, Q., Zhang, Z., & Law, R. (2009). Sentiment Classification of Online Review to Travel destinations by supervised machine learning approaches. Expert Systems with Applications, 36(3), 267-307.
Zhang, L., Biu, B., Lim, S. H., & O'Brien-Strain , E. (2010). Extracting and ranking product features in opinion documents. In Proceesings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics: Posters, COLING' 10, Stroudsburg, PA, USA, (1462–1470).
Zhuang, L., Jing, F., & Zhu, X. (2006). Movie review mining and summarization. In processing of the ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM-2006), (. 43-50).
استناد به این مقاله: محمدی، شهریار، ناظمی، اسلام. (1400). تجزیهوتحلیل احساسات در سطح ویژگی محصول و مبتنی بر جنسیت کاربران، مطالعات مدیریت کسب وکار هوشمند، 10(37)، 267-296.
DOI: 10.22054/IMS.2021.52110.1723
Journal of Business Intelligence Management Studies is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 215 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 60 |