論文の概要: Forecasting consumer confidence through semantic network analysis of
online news
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04900v2
- Date: Fri, 21 Jul 2023 11:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 17:04:14.111953
- Title: Forecasting consumer confidence through semantic network analysis of
online news
- Title（参考訳）: オンラインニュースのセマンティックネットワーク分析による消費者信頼度予測
- Authors: A. Fronzetti Colladon, F. Grippa, B. Guardabascio, G. Costante, F.
Ravazzolo
- Abstract要約: 本研究は、セマンティック・ネットワーク分析を通じて、オンラインニュースが社会的・経済的消費者の知覚に与える影響について研究する。
4年間にわたるイタリアのメディアに関する8百万件以上のオンライン記事を用いて、特定の経済関連キーワードのセマンティックな重要性を計算した。
結果は、現在の世帯や国家状況についての判断に強い予測力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research studies the impact of online news on social and economic
consumer perceptions through semantic network analysis. Using over 1.8 million
online articles on Italian media covering four years, we calculate the semantic
importance of specific economic-related keywords to see if words appearing in
the articles could anticipate consumers' judgments about the economic situation
and the Consumer Confidence Index. We use an innovative approach to analyze big
textual data, combining methods and tools of text mining and social network
analysis. Results show a strong predictive power for the judgments about the
current households and national situation. Our indicator offers a complementary
approach to estimating consumer confidence, lessening the limitations of
traditional survey-based methods.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,オンラインニュースが社会・経済消費者の認識に与える影響を意味ネットワーク分析によって調査する。
4年間にわたるイタリアのメディア上の180万以上のオンライン記事を用いて、特定の経済関連キーワードの意味的重要性を計算し、記事に現れる単語が、経済状況と消費者信頼指数に関する消費者の判断を予測できるかどうかを検証した。
我々は,テキストマイニングとソーシャル・ネットワーク分析の手法とツールを組み合わせて,大規模テキストデータの解析に革新的手法を用いる。
結果は、現在の世帯や国家状況についての判断に強い予測力を示す。
本指標は,消費者の信頼度を推定するための補完的アプローチを提供し,従来のサーベイベース手法の限界を緩和する。
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