The Sentiment Analysis as a Tool of Business Analytics in Contemporary Organizations

• Autorzy: Leszek Ziora

Warianty tytułu

Analiza opinii jako narzędzie analityki biznesowej we współczesnych organizacjach

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Nowadays contemporary organizations apply different business analytics tools such as sentiment analysis for the purpose of business functionality improvement and support of decision making processes. Sentiment analysis also called opinion mining allow for gathering and analysis of opinion concerning particular product or service. The aim of the paper is to present the notion of sentiment analysis and its areas of application in contemporary organizations. It also presents practical examples and case studies concerning sentiment analysis application in different areas of business activity.(original abstract)

Obecnie współczesne organizacje stosują różne narzędzia analityki biznesowej, takie jak analiza opinii w celu ulepszenia funkcjonalności biznesowej i wspierania procesów decyzyjnych. Analiza opinii pozwala na zebranie i analizę opinii dotyczących poszczególnych produktów i usług. Celem niniejszego artykułu jest prezentacja znaczenia analizy opinii i jej obszarów zastosowań, w tym korzyści wynikających z tych aplikacji we współczesnych organizacjach. Artykuł przedstawia także praktyczne przykłady i studia przypadków dotyczące zastosowań tejże analizy w różnorodnych obszarach działalności biznesowej.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Business analysis; Opinion research; Data Mining; Big Data; Case study; Opinion mining; Sentiment analysis

PL

Analiza biznesowa; Badanie opinii; Data Mining; Big Data; Studium przypadku; Eksploracja opinii; Analiza wydźwięku

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2016
• Numer: nr 281
• Strony: 234--241

Twórcy

autor

Leszek Ziora

• Czestochowa University of Technology, Poland

Bibliografia

• Agarwal B., Mittal N. (2016), Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis. Springer, "Socio-Affective Computing", Vol. 2, Switzerland.
• Ahmad K. (ed.) (2011), Affective Computing and Sentiment Analysis. Emotion, Metaphor and Terminology, Springer, Dublin.
• Asghar M., Ahmad S., Afsana M., Kundi F. (2015), Sentiment Analysis on You Tube: A Brief Survey, http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1511/1511.09142.pdf.
• Fornacciari P., Mordonini M., Tomaiuolo M. (2015), A Case-Study for Sentiment Analysis on Twitter, Proceedings of the 16th Workshop "From Object to Agents" (WOA15), June 17-19, Naples, Italy, http://ceur-ws.org/Vol-1382/paper8.pdf.
• Hamdan H., Bellot P., Bechet F. (2016), Sentiment Analysis in Scholarly Book Reviews, http://arxiv.org/abs/1603.01595v1 (access: 4.03.2016).
• Liu B. (2012), Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool Publishers, https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf.
• Medhat W., Hassan A., Korashy H. (2014), Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey, "Ain Shams Engineering Journal", http://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/S2090447914000550.
• Pang B., Lee L. (2008), Opinion Mining and Sentiment Analysis, "Foundations and Trends in Information Retrieval", Vol. 2, No. 1-2, pp. 1-135, http://www.cs.cornell. edu/home/llee/omsa/omsa.pdf.
• Ribeiro F., Araujo M., Goncalves P., Goncalves M., Benevenuto F. (2016), A Benchmark Comparison of State-of-the-Practice Sentiment Analysis Methods, http://arxiv.org/ abs/1512.01818v3 (access: 1.02.2016).
• SAS Sentiment Analysis. Align with Your Customers' Desires (2016), http://www.sas.com/ en_us/software/analytics/sentiment-analysis.html (access: 04.2016).
• Taylor S. (2011), Using Sentiment Analysis to Improve Customer Experience, http://beyondthearc.com/blog/2011/customer-experience/using-sentiment-analysisto- improve-customer-experience