論文の概要: Social Interactions or Business Transactions? What customer reviews
disclose about Airbnb marketplace
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11604v1
- Date: Fri, 24 Apr 2020 09:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-10 03:08:20.513792
- Title: Social Interactions or Business Transactions? What customer reviews
disclose about Airbnb marketplace
- Title（参考訳）: ソーシャルインタラクションかビジネストランザクションか?
airbnb marketplaceの顧客レビューが明らかに
- Authors: Giovanni Quattrone, Antonino Nocera, Licia Capra, Daniele Quercia
- Abstract要約: 顧客のレビューを生かした市場分析手法を提案する。
このアプローチの鍵となるのは、テーマ分析と機械学習を組み合わせる方法だ。
次に、6つの異なる都市で収集された320万のレビューコーパスを定量的に分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8029049649310211
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Airbnb is one of the most successful examples of sharing economy
marketplaces. With rapid and global market penetration, understanding its
attractiveness and evolving growth opportunities is key to plan business
decision making. There is an ongoing debate, for example, about whether Airbnb
is a hospitality service that fosters social exchanges between hosts and
guests, as the sharing economy manifesto originally stated, or whether it is
(or is evolving into being) a purely business transaction platform, the way
hotels have traditionally operated. To answer these questions, we propose a
novel market analysis approach that exploits customers' reviews. Key to the
approach is a method that combines thematic analysis and machine learning to
inductively develop a custom dictionary for guests' reviews. Based on this
dictionary, we then use quantitative linguistic analysis on a corpus of 3.2
million reviews collected in 6 different cities, and illustrate how to answer a
variety of market research questions, at fine levels of temporal, thematic,
user and spatial granularity, such as (i) how the business vs social dichotomy
is evolving over the years, (ii) what exact words within such top-level
categories are evolving, (iii) whether such trends vary across different user
segments and (iv) in different neighbourhoods.
- Abstract（参考訳）: Airbnbは、経済市場を共有する最も成功した例の1つだ。
迅速かつグローバルな市場浸透により、その魅力と成長機会の進化を理解することが、ビジネス上の意思決定計画の鍵となる。
例えば、Airbnbがホストとゲスト間の交流を促進するホスピタリティサービスなのか、共有経済宣言が最初に述べたように、それとも純粋なビジネス取引プラットフォームである(あるいは進化しつつある)のか、ホテルが伝統的に運営してきた方法について、議論が続いている。
これらの疑問に答えるために,顧客のレビューを生かした市場分析手法を提案する。
このアプローチの鍵となるのは、テーマ分析と機械学習を組み合わせてゲストレビューのためのカスタム辞書を誘導的に開発する手法である。
この辞書に基づいて,6都市で収集した320万レビューコーパスの定量的言語分析を行い,時間的,主題的,ユーザ的,空間的粒度などの微妙なレベルで,様々な市場調査質問への回答方法を示す。
(i)長年にわたり、ビジネス対社会的二分法がどのように進化しているか。
(ii)トップレベルカテゴリ内の正確な単語が進化しているか。
(iii)その傾向がユーザセグメントによって異なるか
(iv)地域によって異なる。
関連論文リスト
- PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis [74.41260927676747]
本稿では,マルチモーダル対話感分析(ABSA)を導入することでギャップを埋める。
タスクをベンチマークするために、手動と自動の両方で注釈付けされたデータセットであるPanoSentを構築し、高品質、大規模、マルチモーダル、マルチ言語主義、マルチシナリオを特徴とし、暗黙の感情要素と明示的な感情要素の両方をカバーする。
課題を効果的に解決するために,新しい多モーダルな大規模言語モデル(すなわちSentica)とパラフレーズベースの検証機構とともに,新しい感覚の連鎖推論フレームワークを考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-18T13:51:01Z) - A Comprehensive Review on Sentiment Analysis: Tasks, Approaches and
Applications [0.2717221198324361]
感性分析(SA)はテキストマイニングにおける新たな分野である。
これは、異なるソーシャルメディアプラットフォーム上でテキストで表現された意見を計算的に識別し、分類するプロセスである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-19T06:29:41Z) - Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z) - Goal Driven Discovery of Distributional Differences via Language
Descriptions [58.764821647036946]
大きなコーパスを採掘することは有用な発見をもたらすが、人間には時間がかかる。
我々は、ゴール駆動方式で2つの大きなコーパス間の差異を自動的に発見する新しいタスクD5を定式化する。
本稿では,OpenD5 の幅広い応用について,これまで不明な発見を著者に提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T01:32:32Z) - 5-Star Hotel Customer Satisfaction Analysis Using Hybrid Methodology [0.0]
我々の研究は、レビューデータから顧客満足度を判断する新しい方法を提案する。
これまで実施されてきた顧客満足度に関する多くの研究とは異なり、本研究は論文の新規性を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T04:53:10Z) - Macroscopic properties of buyer-seller networks in online marketplaces [55.41644538483948]
2010年から2021年の間にオンラインマーケットプレースで発生した2億2500万トランザクションを含む2つのデータセットを分析した。
オンラインマーケットプレースにおける取引は、言語、生涯、製品、規制、技術に大きな違いがあるにもかかわらず、非常に類似したパターンを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T18:00:47Z) - A Case Study and Qualitative Analysis of Simple Cross-Lingual Opinion
Mining [0.0]
本稿では,複数の言語をシミュレート可能な感情分析を用いた1つのトピックモデルの構築手法を提案する。
このモデルを,特定のドメイン,すなわち有機食品のユーザコメントに応用する。
安定・ドメイン関連トピックの比率が高く,トピックとその内容間の有意義な関係,ソーシャルメディア文書の解釈可能な表現が得られている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T14:49:50Z) - A Comparative Study of Sentiment Analysis Using NLP and Different
Machine Learning Techniques on US Airline Twitter Data [0.0]
知覚分析は自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)の技法である
本稿では,2つのNLP手法(Bag-of-WordsとTF-IDF)と各種ML分類アルゴリズムを提案する。
ベストアプローチは,Bag-of-Words技術を用いたSupport Vector MachineとLogistic Regressionを用いた77%の精度を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-02T18:05:00Z) - A Core of E-Commerce Customer Experience based on Conversational Data
using Network Text Methodology [0.0]
本論文はインドネシアのeコマースや顧客に適用する。
オープンなソーシャルネットワークサービスを通じて顧客の行動を理解することで、インドネシアのeコマースサービスレベルについて説明できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T01:33:14Z) - Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into
Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。
このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。
人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-29T08:22:48Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。