(Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung

Die Extraktion von Informationen aus Texten - insbesondere aus unstrukturierten Textdaten wie Foren, Bewertungsportalen bzw. aus offenen Angaben - stellen heute eine besondere Herausforderung für Marktforscher und Marktforscherinnen dar. Hierzu wird zum einen neues methodisches Know-how gebraucht, um mit den komplexen Datenbeständen sowohl bei der Erhebung wie auch bei der Bewertung dieser umzugehen. Zum anderen müssen im Kontext der digitalen Beforschung von neuen Customer Insights sowohl technische als auch organisationale Infrastrukturen geschaffen werden, um u.a. Geschäftsmodelle in Abläufen und Arbeitsprozessen von Unternehmen, Institutionen und Organisationen etablieren zu können. Die Beiträge des Bandes besprechen nicht nur vielfältigste Methoden und Verfahren zur automatischen Textextraktion, sondern zeigen hierbei sowohl die Relevanz als auch die Herausforderungen für die Online-Marktforschung auf, die mit dem Einsatz solch innovativer Ansätze und Verfahren verbunden sind. Band 1 beinhaltet folgende Beiträge: C. M. Stützer, A. Wachenfeld-Schell & S. Oglesby: Digitale Transformation der Marktforschung; A. Lang & M. Egger, Insius UG: Wie Marktforscher durch kooperatives Natural Language Processing bei der qualitativen Inhaltsanalyse profitieren können; M. Heurich & S. Štajner, Symanto Research: Durch Technologie zu mehr Empathie in der Kundenansprache - Wie Text Analytics helfen kann, die Stimme des digitalen Verbrauchers zu verstehen; G. Heisenberg, TH Köln & T. Hees, Questback GmbH: Text Mining-Verfahren zur Analyse offener Antworten in Online-Befragungen im Bereich der Markt- und Medienforschung; T. Reuter, Cogia Intelligence GmbH: Automatische semantische Analysen für die Online-Marktforschung; P. de Buren, Caplena GmbH: Offenen Nennungen gekonnt analysiere

Möglichkeiten und Grenzen maschineller Indexierung in der Sacherschließung : Strategien für das Bibliothekssystem der Freien Universität Berlin

Automatische Indexierung wird zunehmend als sinnvolle Möglichkeit erkannt, Daten für Informationsretrievalsysteme zu erzeugen und somit die Auffindbarkeit von Dokumenten zu erhöhen. Die dafür geeigneten Methoden sind seit geraumer Zeit bekannt und umfassen statistische bzw. computerlinguistische Sprachanalysetechniken, die im Gegensatz zur gebräuchlichen Freitextinvertierung entscheidende Vor-teile hinsichtlich des Retrievals bieten. So bilden erst die Wortformenreduzierung und die semantische Zerlegung sowie die Gewichtung der ermittelten Indexterme die Grundlagen für die gezielte sachliche Suche im Online-Katalog. Entsprechende Verfahren, die sich für Bibliotheken eignen, stehen seit Mitte der neunziger Jahre auch für den praktischen Einsatz bereit und werden – nicht zuletzt aufgrund steigender Akzeptanz – ständig weiterentwickelt. Dabei geht es nicht nur um die Steigerung der allgemeinen Leistungsfähigkeit von maschinellen Indexierungssystemen, sondern auch um ihre Fähigkeit, die im Bibliothekswesen verfügbare, sehr heterogene Datengrundlage optimal zu nutzen. Wichtige Kriterien sind zudem eine vertretbare Fehlerquote, die Integrierbarkeit in die Geschäftsgänge und die Darstellbarkeit der anfallenden Datenmengen in entsprechenden Datenrepräsentationsmodellen. Im Fokus der Untersuchung stehen die allgemeine Betrachtung der Vor- und Nach-teile der beiden gängigen Indexierungssysteme MILOS und intelligentCAPTURE sowie die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Bibliothekssystem der Freien Universität Berlin

Ontologie-basierte Monosemierung - Bestimmung von Referenzen im SemanticWeb

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik, insbesondere mit der Problematik der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentierten Wissen auftritt

Qualität in der Inhaltserschließung

This edited volume deals with issues relating to the quality of subject cataloging in the digital age, where heterogenous articles from different processes meet, and attempts to define important quality standards. Topics range from metadata and the cataloging policies of the German National Library, the GND, and the head offices of the German library association, to the presentation of a range of different projects, such as QURATOR and SoNAR

Ontologie-basierte Monosemierung

Ontologien verlangen eine eindeutige Identifikation der darin beschriebenen Elemente. Mit der Einbindung natürlicher Sprache erhält auch die Thematik der Mehrdeutigkeit Einzug in die formal geordnete Darstellung. Eine eindeutige Suche anhand natürlicher Sprache erscheint daher zunächst als unmöglich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Lösung des Problems der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentieren Wissen auftritt