論文の概要: Discovering Airline-Specific Business Intelligence from Online Passenger
Reviews: An Unsupervised Text Analytics Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08000v1
- Date: Mon, 14 Dec 2020 23:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 14:37:13.528391
- Title: Discovering Airline-Specific Business Intelligence from Online Passenger
Reviews: An Unsupervised Text Analytics Approach
- Title（参考訳）: オンライン乗客レビューから航空専門ビジネスインテリジェンスを発見する:教師なしテキスト分析アプローチ
- Authors: Sharan Srinivas, Surya Ramachandiran
- Abstract要約: 航空は豊富なオンライン顧客レビュー(OCR)に乗じることができる
本稿では,教師なしテキスト分析手法を用いてocrから企業および競合企業固有の知性を検出する。
提案手法の検証には,米国拠点のターゲットキャリアの99,147件の航空会社レビューと,その競合企業4社のケーススタディが使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2872586139884623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: To understand the important dimensions of service quality from the
passenger's perspective and tailor service offerings for competitive advantage,
airlines can capitalize on the abundantly available online customer reviews
(OCR). The objective of this paper is to discover company- and
competitor-specific intelligence from OCR using an unsupervised text analytics
approach. First, the key aspects (or topics) discussed in the OCR are extracted
using three topic models - probabilistic latent semantic analysis (pLSA) and
two variants of Latent Dirichlet allocation (LDA-VI and LDA-GS). Subsequently,
we propose an ensemble-assisted topic model (EA-TM), which integrates the
individual topic models, to classify each review sentence to the most
representative aspect. Likewise, to determine the sentiment corresponding to a
review sentence, an ensemble sentiment analyzer (E-SA), which combines the
predictions of three opinion mining methods (AFINN, SentiStrength, and VADER),
is developed. An aspect-based opinion summary (AOS), which provides a snapshot
of passenger-perceived strengths and weaknesses of an airline, is established
by consolidating the sentiments associated with each aspect. Furthermore, a
bi-gram analysis of the labeled OCR is employed to perform root cause analysis
within each identified aspect. A case study involving 99,147 airline reviews of
a US-based target carrier and four of its competitors is used to validate the
proposed approach. The results indicate that a cost- and time-effective
performance summary of an airline and its competitors can be obtained from OCR.
Finally, besides providing theoretical and managerial implications based on our
results, we also provide implications for post-pandemic preparedness in the
airline industry considering the unprecedented impact of coronavirus disease
2019 (COVID-19) and predictions on similar pandemics in the future.
- Abstract（参考訳）: 乗客の視点や競争上の優位性からサービス品質の重要な側面を理解するため、航空会社は豊富なオンライン顧客レビュー(OCR)を活用できる。
本研究の目的は,ocrから,教師なしテキスト分析手法を用いて企業および競合他社固有の知性を検出することである。
まず、OCRで議論されている重要な側面(またはトピック)を、確率的潜在意味分析(pLSA)と2種類の潜在ディリクレ割り当て(LDA-VIとLDA-GS)の3つのトピックモデルを用いて抽出する。
次に,個々のトピックモデルを統合し,各レビュー文を最も代表的な側面に分類するアンサンブル支援トピックモデル(EA-TM)を提案する。
同様に、レビュー文に対応する感情を決定するために、3つの意見マイニング手法(AFINN、SentiStrength、VADER)の予測を組み合わせたアンサンブル感情分析器(E-SA)を開発する。
航空会社の乗客認識力と弱点のスナップショットを提供するアスペクトベースの意見要約(AOS)は、それぞれの側面に関連する感情を集約することにより確立される。
さらに、ラベル付きOCRのバイグラム解析を用いて、識別された各アスペクト内で根本原因分析を行う。
提案手法の検証には,米国拠点のターゲットキャリアの99,147件の航空会社レビューと,その競合企業4社のケーススタディが使用されている。
その結果、ocrから航空会社とその競合業者の費用対効果と性能の概要を得ることができた。
最後に,本研究の結果を踏まえた理論的かつ管理的な意味合いを提供するとともに,2019年の新型コロナウイルス(covid-19)による前例のない影響や,将来的な同様のパンデミックに対する予測を考慮し,航空業界におけるパンデミック後の準備に示唆を与える。
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