論文の概要: Exploring the Distribution Regularities of User Attention and Sentiment
toward Product Aspects in Online Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03690v1
- Date: Thu, 8 Sep 2022 10:23:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-09 13:13:35.841926
- Title: Exploring the Distribution Regularities of User Attention and Sentiment
toward Product Aspects in Online Reviews
- Title（参考訳）: オンラインレビューにおけるユーザ意識の分布規則と製品側面への感性を探る
- Authors: Chenglei Qin, Chengzhi Zhang, Yi Bu
- Abstract要約: 本稿では,オンラインレビューの時間的視点から,ユーザの注意と製品面に対する感情の分布の規則性について考察する。
実証的な結果から,ユーザからの注目を製品面に当てはめることができ,短い期間に投稿されたレビューには,より多くの製品面が含まれていることが分かる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.23135508361981
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: [Purpose] To better understand the online reviews and help potential
consumers, businessmen, and product manufacturers effectively obtain users'
evaluation on product aspects, this paper explores the distribution
regularities of user attention and sentiment toward product aspects from the
temporal perspective of online reviews. [Design/methodology/approach] Temporal
characteristics of online reviews (purchase time, review time, and time
intervals between purchase time and review time), similar attributes
clustering, and attribute-level sentiment computing technologies are employed
based on more than 340k smartphone reviews of three products from JD.COM (a
famous online shopping platform in China) to explore the distribution
regularities of user attention and sentiment toward product aspects in this
article. [Findings] The empirical results show that a power-law distribution
can fit user attention to product aspects, and the reviews posted in short time
intervals contain more product aspects. Besides, the results show that the
values of user sentiment of product aspects are significantly higher/lower in
short time intervals which contribute to judging the advantages and weaknesses
of a product. [Research limitations] The paper can't acquire online reviews for
more products with temporal characteristics to verify the findings because of
the restriction on reviews crawling by the shopping platforms.
[Originality/value] This work reveals the distribution regularities of user
attention and sentiment toward product aspects, which is of great significance
in assisting decision-making, optimizing review presentation, and improving the
shopping experience.
- Abstract（参考訳）: 目的]オンラインレビューをより深く理解し,潜在的な消費者,ビジネスマン,製品メーカが製品面におけるユーザの評価を効果的に得るために,オンラインレビューの時間的視点から,ユーザの注目度と製品面に対する感情の分布の規則性について検討する。
[デザイン・方法論・適用]オンラインレビューの時間的特性(購入時間・レビュー時間・期間)、類似属性クラスタリング、属性レベルの感情コンピューティング技術は、jd.com(中国の有名なオンラインショッピングプラットフォーム)の3つの製品の340万以上のスマートフォンレビューに基づいて採用され、製品の側面に対するユーザーの注意と感情の分布の規則性を調査します。
[検索] 実験結果から,パワーロー分布は製品面にユーザの注意を向けることができ,短い期間に投稿されたレビューにはより多くの製品面が含まれることがわかった。
また,製品側面のユーザ感情の値は,製品の長所や短所の判断に寄与する短時間で有意に高く,低い値を示す。
研究の限界] ショッピングプラットフォームによるレビューのクロールが制限されているため,時間的特性を有する製品について,オンラインレビューを取得することはできない。
【オリジナリティ/価値】本研究は,意思決定支援,レビュープレゼンテーションの最適化,ショッピング体験の向上に極めて重要である,製品面に対するユーザの注意と感情の分布規則を明らかにする。
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