Home > Publicaties > Onderzoek: Met bedrijfsreputaties in relatie tot online reviews

Onderzoek: Met bedrijfsreputaties in relatie tot online reviews

22 oktober 2021 | Artikel
Rob Loke

Binnen het onderzoeksproject Exploring Corporate Reputation from online reviews, onder leiding van Rob Loke, Assistant Professor Data Science bij het HvA Centre for Market Insights, zijn onlangs vier papers gepubliceerd die in samenwerking met afstudeerders van de master Digital Driven Business van de Hogeschool van Amsterdam zijn geschreven. Hieronder tref je meer informatie over de eerste twee papers.

Paper 1 (gepubliceerd op Scitepress.org)
Aspect Based Sentiment Analysis on Online Review Data to Predict Corporate Reputation
https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0010607203430352

De reputatie van een onderneming is een belangrijke hulpbron die nauw verbonden is aan het succes van een organisatie. Het meten ervan en het afleiden van acties die de reputatie kunnen verbeteren, kan voor een organisatie echter een lange (en kostbare) weg zijn. De reputatie van een organisatie werd voorheen voornamelijk gemeten aan de hand van enquêtes, wat tijd- en kostenintensief kan zijn. In deze paper wordt gebruik gemaakt van online reviews, als bron voor een machine-learning gedreven sentimentanalyse, die organisaties in staat stellen hun bedrijfsreputatie nauwkeurig te evalueren. De analyse wordt volledig automatisch dus zonder menselijk opereren uitgevoerd. Dit betekent o.a. dat organisaties hun review datasets niet handmatig hoeven te labelen. Met de inzichten die de analyse oplevert kunnen organisaties enerzijds kosten en tijd besparen bij het meten van hun bedrijfsreputatie. En anderzijds een diepgaande analyse maken die de reputatie opsplitst in meerdere aspecten, waarmee organisaties zwakke punten kunnen identificeren en daarmee hun bedrijfsreputatie kunnen verbeteren. In deze paper wordt deze zogenaamde aspect-based sentiment analysis toegepast op klantdata om verschillende dimensies en variabelen omtrent corporate reputation inzichtelijk te maken voor twee bedrijven, Nike en Adidas.

Paper 2 (gepubliceerd op Scitepress.org)
A Company’s Corporate Reputation through the Eyes of Employees Measured with Sentiment Analysis of Online Reviews
https://doi.org/10.5220/0010620603780385

In de tweede paper wordt corporate reputation juist bezien vanuit het oogpunt van de werknemer. Er wordt wederom een pleidooi gehouden voor sentimentanalyse maar dit keer in combinatie met semantisch zoeken, als een geschikte techniek om te onderzoeken hoe werknemers tegen organisaties aankijken. Door gebruik te maken van onze toolbox kunnen organisaties zich aanpassen aan veranderingen in de markt en inspelen op de behoeften van stakeholders. Ook kan het gebruikt worden om organisaties die zich niet bewust zijn van negatieve recensies online bewust te maken.

Twee andere papers zijn geaccepteerd door de International Conference on Marketing & Technologies, een conferentie die plaatsvindt van 2 t/m 4 december 2021 in Tenerife, Spanje.
Meer informatie over het onderzoek naar de bedrijfsreputatie op basis van online reviews vind je hier.

Rob Loke

Rob Loke is lecturer data science at the Centre for Market Insights of the HvA. He holds a MSc degree in computer science as well as a PhD degree, both from Delft University of Technology. He also holds a MA degree in psychology from Leiden University.

Rob was previously stationed and employed in Spain, Portugal, Italy and The Netherlands where he was consultant, researcher, lecturer and interim in the public and private sector. He designed, prototyped/built, tested and finetuned a large number of software systems architectures in nationally and European-Union funded projects, individually, but also jointly in teams. Rob authored/coauthored about 40 scientific papers in books, journals and conference proceedings. For his PhD-work on the visualisation of sparse datasets from the seabottom he was invited four times to IEEE/OCEANS conferences in the USA---Seattle, Providence, Honolulu and Biloxi. Based on his machine learning system for diatom recognition that he engineered as interim data scientist in only three weeks, four new species were identified by taxonomy experts from Royal Botanic Garden Edinburgh.

Rob applies his knowledge/expertise to projects in the CMIHvA with regard to online data mining, big data, natural language processing and machine learning.

Data science, Python, Raspberry Pi

Reacties

Geef een reactie op deze publicatie

Cmihva.nl maakt gebruik van cookies om de website te verbeteren. Door verder te gaan binnen onze site, accepteer je automatisch ons cookiebeleid. Privacyverklaring

Accepteren
Winkelwagen
There are no products in the cart!
0
X