The Web has changed the way that co

The Web has changed the way that consumers express their opinions. They can now post
reviews of products and express their opinions on almost anything on t
he websites.
P
otential customers often search online for product information and they often have
access to hundreds of product reviews from other customers. Some of the reviews are
found to be more helpful than other reviews as evidenced the potential customer’s
helpful
ness vote. This online word
-
of
-
mouth (WOM) behavior represents new and
measurable sources of information.
Recent research has shown that helpfulness votes of customer reviews can have a positive
influence on sales. While it is clear that helpfulness vote
of a review is important, less is
known about why certain pieces of online review are more helpful than others. Despite
the fact that, customers encounter a variety of emotions in a purchase situation and those
emotions are likely to be documented in the r
eview, few researches have investigated
how emotions elicited by the review affect the helpfulness of the review
beyond the
valence
. Do discrete emotions have differential informational value in this case? Based on
cognitive appraisal theory, in the first
essay of this dissertation, I examine how specific
emotions (hope, happiness, anxiety, disgust etc.) embedded in the review affect the
helpfulness votes of potential customer. I adopt
a quantitative content analysis (Latent
Semantic Analysis)
approach to m
easure emotions in these reviews.
iv
In the second essay of the di
ssertation,
I explore how the
t
opics of online reviews differ
between
positive and negative reviews.
E
xamination of real product reviews shows that
there are thematic differences
between
them
.
Also, service related complains are found to
be more helpful by potential customers.
This enables us to better understand the
conceptual differences in WOM
.
Lastly, in the third essay, I compare two text mining techniques: Latent Semantic
Analysis and P
robabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) in extracting common
themes in the positive and negativ
e product reviews. R
esults shows that the choice of text
mining approaches should be based on the goal of the marketing researcher. If the goal is
to learn
about a specific brand, PLSA might reveal more specific information. However,
if the goal is to learn about important aspects of a broader product category, LSA works
better in terms of interpretability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เว็บมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้บริโภคแสดงความคิดเห็น พวกเขาสามารถลงรายการบัญชีทันที รีวิวสินค้า และแสดงความคิดเห็นในเกือบทุกอย่างบน tเขาเว็บไซต์ Potential ลูกค้ามักค้นหาแบบออนไลน์สำหรับข้อมูลผลิตภัณฑ์ และพวกเขามักจะมี เข้าถึงหลายร้อยของรีวิวสินค้าจากลูกค้าอื่น ๆ ของมี พบได้มากขึ้นดีกว่ารีวิวอื่น ๆ ที่เป็นหลักฐานของลูกค้าที่มีศักยภาพ ประโยชน์โหวตเนส คำนี้ออนไลน์-ของ-แสดงถึงพฤติกรรมปาก (WOM) ใหม่ และ วัดแหล่งข้อมูล การวิจัยล่าสุดได้แสดงให้เห็นว่า งามโหวดจากของลูกค้าได้เป็นบวก มีอิทธิพลต่อการขาย ในขณะที่ ล้างคะแนนที่งาม ความเห็นเป็นสำคัญ น้อยเป็น รู้จักว่าทำไมตรวจทานแบบออนไลน์บางชิ้นที่เป็นประโยชน์ยิ่งกว่าผู้อื่น แม้มี ความจริงที่ว่า ลูกค้าพบความหลากหลายของอารมณ์ในสถานการณ์ที่ซื้อและผู้ อารมณ์มักจะถูกบันทึกใน review งานวิจัยไม่ได้ตรวจสอบ งามคือกระทบอารมณ์ elicited โดยการทบทวนนอกเหนือจาก เวเลนซ์. อารมณ์ไม่ต่อเนื่องมีค่าแตกต่างให้ข้อมูลในกรณีนี้หรือไม่ ขึ้นอยู่กับ ประเมินการรับรู้ทฤษฎี แรก เรียงของวิทยานิพนธ์นี้ ฉันตรวจสอบเฉพาะ อารมณ์ (ความหวัง ความสุข วิตกกังวล ความขยะแขยงฯลฯ) ที่ฝังอยู่ในผลการตรวจสอบการ คะแนนงามของลูกค้าที่มีศักยภาพ ผมนำมาใช้ วิเคราะห์เนื้อหาเป็นเชิงปริมาณ (แฝงอยู่ Semantic Analysis) approach to measure emotions in these reviews. ivIn the second essay of the dissertation, I explore how thetopics of online reviews differ betweenpositive and negative reviews. Examination of real product reviews shows that there are thematic differences between them. Also, service related complains are found to be more helpful by potential customers. This enables us to better understand the conceptual differences in WOM .Lastly, in the third essay, I compare two text mining techniques: Latent Semantic Analysis and Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) in extracting common themes in the positive and negative product reviews. Results shows that the choice of text mining approaches should be based on the goal of the marketing researcher. If the goal is to learn about a specific brand, PLSA might reveal more specific information. However, if the goal is to learn about important aspects of a broader product category, LSA works better in terms of interpretability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เว็บมีการเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้บริโภคแสดงความคิดเห็น ตอนนี้พวกเขาสามารถโพสต์ความคิดเห็นของสินค้าและแสดงความคิดเห็นของพวกเขาในเกือบทุกอย่างบนเสื้อที่เขาเว็บไซต์. P ลูกค้า otential มักจะค้นหาออนไลน์สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และพวกเขามักจะมีการเข้าถึงหลายร้อยความคิดเห็นต่อสินค้าจากลูกค้ารายอื่นๆ บางส่วนของความคิดเห็นที่มีการพบว่ามีประโยชน์มากกว่าความคิดเห็นอื่น ๆ เป็นหลักฐานลูกค้าที่มีศักยภาพของประโยชน์ภาวะการออกเสียงลงคะแนน คำนี้ออนไลน์- ของ- ปาก (WOM) แสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมใหม่และแหล่งที่มาของข้อมูลที่วัดได้. ล่าสุดมีการวิจัยแสดงให้เห็นว่าการลงมติของความเอื้ออาทรความคิดเห็นของลูกค้าสามารถมีบวกมีอิทธิพลต่อการขาย ในขณะที่มันเป็นที่ชัดเจนว่าการลงคะแนนเสียงเอื้ออาทรของการตรวจสอบที่มีความสำคัญน้อยกว่าจะเป็นที่รู้จักกันเกี่ยวกับสาเหตุที่บางชิ้นของการตรวจสอบออนไลน์จะเป็นประโยชน์มากกว่าคนอื่นๆ แม้จะมีความจริงที่ว่าลูกค้าพบความหลากหลายของอารมณ์ในสถานการณ์ที่ซื้อและผู้อารมณ์มีแนวโน้มที่จะได้รับการบันทึกไว้ในอาeview วิจัยไม่กี่มีการสอบสวนว่าอารมณ์ความรู้สึกที่เกิดจากการตรวจสอบผลกระทบต่อความเป็นประโยชน์ของการตรวจสอบที่เกินความจุ อย่าอารมณ์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงมีค่าที่ให้ข้อมูลในกรณีนี้หรือไม่? บนพื้นฐานของทฤษฎีการประเมินความรู้ความเข้าใจในครั้งแรกการเขียนเรียงความของวิทยานิพนธ์นี้ผมตรวจสอบวิธีการที่เฉพาะเจาะจงอารมณ์(ความหวัง, ความสุข, ความวิตกกังวลรังเกียจ ฯลฯ ) ที่ฝังอยู่ในการตรวจสอบผลกระทบต่อคะแนนโหวตความเอื้ออาทรของลูกค้าที่มีศักยภาพ ผมนำมาใช้ในการวิเคราะห์เนื้อหาเชิงปริมาณ(แฝงการวิเคราะห์ความหมาย) วิธีการที่ม. อารมณ์ easure ในความคิดเห็นเหล่านี้. iv ในการเขียนเรียงความที่สองของดิssertation, ฉันสำรวจว่าเสื้อopics ความคิดเห็นออนไลน์มีความแตกต่างระหว่างความคิดเห็นในเชิงบวกและเชิงลบ. E xamination จริง ความคิดเห็นต่อสินค้าแสดงให้เห็นว่ามีความแตกต่างเฉพาะเรื่องระหว่างพวกเขา. นอกจากนี้ยังมีการบริการที่เกี่ยวข้องกับการบ่นจะพบว่าจะมีประโยชน์มากขึ้นโดยลูกค้าที่มีศักยภาพ. นี้ช่วยให้เราเข้าใจถึงความแตกต่างทางความคิดในWOM. สุดท้ายในการเขียนเรียงความที่สามผมเปรียบเทียบสองการทำเหมืองข้อความ เทคนิค: หมายแฝงการวิเคราะห์และP robabilistic การวิเคราะห์ความหมายแฝง (PLSA) ในการสกัดที่พบรูปแบบในเชิงบวกและNegativ จความคิดเห็นต่อสินค้า R esults แสดงให้เห็นว่าทางเลือกของข้อความวิธีการทำเหมืองแร่ควรเป็นไปตามเป้าหมายของการวิจัยตลาด ถ้าเป้าหมายคือการเรียนรู้เกี่ยวกับแบรนด์เฉพาะPLSA อาจเปิดเผยข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น แต่ถ้าเป้าหมายคือการเรียนรู้เกี่ยวกับด้านที่สำคัญของสินค้าประเภทกว้าง LSA ทำงานที่ดีขึ้นในแง่ของการinterpretability

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เว็บมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้บริโภคแสดงความคิดเห็นของพวกเขา ตอนนี้พวกเขาสามารถโพสต์
บทวิจารณ์ของสินค้าและแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับเกือบทุกอย่างที่เกี่ยวกับ T
เขาเว็บไซต์
p
otential ลูกค้ามักจะค้นหาข้อมูลออนไลน์ของผลิตภัณฑ์และพวกเขามักจะมี
การเข้าถึงหลายร้อยผลิตภัณฑ์ความคิดเห็นจากลูกค้าอื่น ๆ บางส่วนของวิว
พบว่าเป็นประโยชน์กว่ารีวิวอื่น ๆเป็นหลักฐานศักยภาพลูกค้า

เนสช่วยโหวต ออนไลน์ที่ของคำ
-

-
ปาก ( WOM ) พฤติกรรม หมายถึง ใหม่ และวัด
แหล่งของข้อมูล
การวิจัยล่าสุดได้แสดงให้เห็นว่าความเมตตากรุณาโหวตความคิดเห็นลูกค้าสามารถมีอิทธิพลในเชิงบวก
ในการขาย ในขณะที่มันเป็นที่ชัดเจนว่า ความเอื้ออาทรโหวต
ของความคิดเห็นที่สำคัญน้อยกว่าคือ
ที่รู้จักกันว่าทำไมบางชิ้นของความคิดเห็นออนไลน์เป็นประโยชน์มากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ แม้
ที่ว่าลูกค้าพบความหลากหลายของอารมณ์ในการสถานการณ์และอารมณ์เหล่านั้น
มีแนวโน้มที่จะได้รับการบันทึกไว้ใน R
eview การวิจัยน้อยได้ศึกษา
ว่าอารมณ์โดยใช้ความคิดเห็นต่อความเอื้ออาทรของการทบทวน
เกิน 2

ทำอารมณ์ต่อเนื่องมีความแตกต่างด้านค่านิยม ในคดีนี้เหรอ โดย
ทฤษฎีการประเมินการรับรู้ ในเรียงความแรก
ของวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ ผมศึกษาแล้วอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจง
( ความหวัง ความสุข ทุกข์ ความขยะแขยง ฯลฯ ) ที่ฝังตัวอยู่ในความคิดเห็นที่มีผลต่อ
ความเอื้ออาทรโหวตของลูกค้าที่มีศักยภาพ ผมใช้
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ การวิเคราะห์ความหมายแฝง

m
) วิธีการเกียรติมากอารมณ์ในความคิดเห็นเหล่านี้
4
ในความพยายามครั้งที่สองของดิ

ผม ssertation , สํารวจว่า
T
opics ความคิดเห็นออนไลน์แตกต่าง

ระหว่างบวกและลบความคิดเห็น
e
xamination ของบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ที่แท้จริง พบว่า มีความแตกต่างระหว่าง

ใจให้


และบริการที่เกี่ยวข้องร้องเรียนพบ

มีประโยชน์มากขึ้น โดยลูกค้าที่มีศักยภาพ
นี้จะช่วยให้เราเข้าใจความแตกต่างของแนวคิดใน WOM

.
สุดท้ายในบทความที่สาม ผมเปรียบเทียบสองเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล : แฝงความหมาย
p
robabilistic แฝงความหมายการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ ( plsa ) ในการสกัดทั่วไป
แนวคิดเชิงบวกและ negativ
บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ e R
esults แสดงให้เห็นว่าทางเลือกของข้อความ
วิธีการทำเหมืองควรขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการวิจัยการตลาด ถ้าเป้าหมายคือ

เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับแบรนด์เฉพาะ plsa อาจเปิดเผยข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ,
ถ้าเป้าหมายคือการ เรียนรู้เกี่ยวกับลักษณะที่สำคัญของสินค้าประเภทที่กว้างขึ้น , LSA ผลงาน
ดีขึ้นในแง่ของ interpretability .