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Tracking people's perception of products over time with Opinion Stream Mining
Projektbearbeiter:
Max Zimmermann
Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ;
Durch die Entwicklung des WEB 2.0 hat der Internet-Nutzer zunehmend damit begonnen, sich selbst  
auszudrücken indem sie/er die Webseiten mit eigenem Inhalt füllt. Demzufolge ist die Menge, des vom
Internetnutzer geschriebenen Inhaltes, während der letzten Jahre exponentiell gestiegen.  
Indem der Internetnutzer nun sehen kann, was andere Nutzer über Produkte, Ereignisse oder auch Dienstleistungen denken,
ergibt sich eine neue Form des Entscheidungsprozesses, d.h. die Erfahrungen vieler Nutzer, beeinflussen den
Internetnutzer bei der Wahl einer Entscheidung.

Die Meinungen von Leuten über Produkte zu verstehen wird zu einer wesentlichen Informationsquelle
für den Kunden als auch für den Verkäufer. Dem Kunden dient dies, seinen Entscheidungsprozess zu verstärken. Während der
Verkäufer Informationen über den eventuellen Anpassungsbedarf eines Produktes erhält.
Ein potentieller Kunde könnte z.B. an einem Produkt interessiert sein, allerdings ist er nicht vollends überzeugt.
Die Wahrnehmung anderer Käufer dieses Produktes, könnte ihn in seiner Kaufentscheidung stärken: eine dominierende
positive Impression des Produktes durch andere Käufer, dürfte ihn zum Kauf des Produktes überzeugen, wobei ihn eine
anhaltende negative Wahrnehmung vom Kauf abhält.

Die Meinungen von Leuten über die Zeit zu betrachten ist darüber hinaus auch für die Verkäufer von Produkten wichtig.
Dadurch werden abgeleitet, (a) gezielte Informationen über die Meinungen von Käufern bzgl. Produkte, d.h. keine
persönlichen Informationen von einzelnen Käufern werden extrahiert und (b) ein Bewertungswert für Produkte welches
mit der Anzahl der Käufe akkumuliert werden kann und somit ein durchdachtes Beurteilungssystem bereit stellt.  
Das System hilft, die Einstellung der Käufer bzg. der Produkte zugänglich zu machen; was möglicherweise auch hilft, um
die Wahrnehmung von Kunden zu interpretieren und dementsprechend die Produkte anzupassen.

Schlagworte

Data Mining, Evolution over time, Opinion Mining, Sentiment, Stream Mining, Text Mining
Kontakt
Prof. Myra Spiliopoulou

Prof. Myra Spiliopoulou

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Fakultät für Informatik

Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme

Universitaetsplatz 2

39106

Magdeburg

Tel.+49 391 6758967

Fax:+49 391 6718110

itikmd(at)iti.cs.uni-magdeburg.de

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