Extracting product development intelligence from web reviews

Product development managers are constantly challenged to learn what the consumer product experience really is, and to learn specifically how the product is performing in the field. Traditionally, they have utilized methods such as prototype testing, customer quality monitoring instruments, field testing methods with sample customers, and independent assessment companies. These methods are limited in that (i) the number of customer evaluations is small, and (ii) the methods are driven by a restrictive structured format. Today the web has created a new source of product intelligence; these are unsolicited reviews from actual product users that are posted across hundreds of websites. The basic hypothesis of this research is that web reviews contain significant amount of information that is of value to the product design community. This research developed the DFOC (Design - Feature - Opinion - Cause Relationship) method for integrating the evaluation of unstructured web reviews into the structured product design process. The key data element in this research is a Web review and its associated opinion polarity (positive, negative, or neutral). Hundreds of Web reviews are collected to form a review database representing a population of customers. The DFOC method (a) identifies a set of design features that are of interest to the product design community, (b) mines the Web review database to identify which features are of significance to customer evaluations, (c) extracts and estimates the sentiment or opinion of the set of significant features, and (d) identifies the likely cause of the customer opinion. To support the DFOC method we develop an association rule based opinion mining procedure for capturing and extracting noun-verb-adjective relationships in the Web review database. This procedure exploits existing opinion mining methods to deconstruct the Web reviews and capture feature-opinion pair polarity. A Design Level Information Quality (DLIQ) measure which evaluates three components (a) Content (b) Complexity and (c) Relevancy is introduced. DLIQ is indicative of the content, complexity and relevancy of the design contextual information that can be extracted from an analysis of Web reviews for a given product. Application of this measure confirms the hypothesis that significant levels of quality design information can be efficiently extracted from Web reviews for a wide variety of product types. Application of the DFOC method and the DLIQ measure to a wide variety of product classes (electronic, automobile, service domain) is demonstrated. Specifically Web review databases for ten products/services are created from real data. Validation occurs by analyzing and presenting the extracted product design information. Examples of extracted features and feature-cause associations for negative polarity opinions are shown along with the observed significance

Nouvelle méthode d'identification de causes fondamentales et leçons apprises pour réduire les dépassements de coûts et de délais : mesure de la performance d'identification des risques

L'objectif de cette étude est de modéliser, implémenter et valider une méthode en aéronautique permettant de déterminer les causes fondamentales des dépassements de coûts et de délais et les leçons apprises associées et de comparer à l'industrie de la construction. L’étude souligne de plus le rôle des changements d'ingénierie et de la performance de gestion du risque. La littérature dans la construction liste les causes fondamentales des écarts. Néanmoins celle-ci ne traite pas des leçons apprises ni de la performance en gestion du risque. De plus, l'absence d'articles scientifiques en aéronautique justifie les efforts pour déterminer comment la gestion du risque et des changements d'ingénierie peuvent interagir sur les écarts, et comment les leçons apprises peuvent les réduire. La méthodologie employée pour cette étude est la science de la conception, où la method proposée est validée par itération jusqu'à l'obtention d'un résultat satisfaisant, répondant aux besoins. Des données empiriques sont recueillies par le biais d'entrevues semi-dirigées et d'ateliers conduits auprès d'acteurs impliqués dans un programme aérospatial majeur. La méthode présentée permet de lister les causes fondamentales des écarts et d’extraire des leçons apprises. Une deuxième méthode est développée pour mesurer la performance du processus d'identification des risques. La majorité des risques sont des surprises menant à des écarts. La littérature souligne l'importance particulière des changements d'ingénierie, ainsi que le role accru de la gestion du risque dans le contrôle des écarts et la mise en place de leçons apprises