An Application of Latent Semantic Analysis for Text Categorization

It is a challenge task to discover major topics from text, which provide a better understanding of the whole corpus and can be regarded as a text categorization problem. The goal of this paper is to apply latent semantic analysis (LSA) approach to extract common factors that representing concepts hidden in a large group of text. LSA involves three steps: the first step is to set up a term-document matrix; the second step is to transform the term frequencies into a term-document matrix using various weighting schemes; the third step performs singular value decomposition (SVD) on the matrix to reduce the dimensionality. The reduced-order SVD is the best k-dimensional approximation to the original matrix. The experiment uses more than fifteen hundreds research paper abstracts from a specific field. Because different factor solutions of the LSA suggest different levels of aggregation, this work examines thirteen solutions in the experiment. The results show that LSA is able to identify not only principle categories, but also major themes contained in the text

Technology in the 21st Century: New Challenges and Opportunities

Although big data, big data analytics (BDA) and business intelligence have attracted growing attention of both academics and practitioners, a lack of clarity persists about how BDA has been applied in business and management domains. In reflecting on Professor Ayre's contributions, we want to extend his ideas on technological change by incorporating the discourses around big data, BDA and business intelligence. With this in mind, we integrate the burgeoning but disjointed streams of research on big data, BDA and business intelligence to develop unified frameworks. Our review takes on both technical and managerial perspectives to explore the complex nature of big data, techniques in big data analytics and utilisation of big data in business and management community. The advanced analytics techniques appear pivotal in bridging big data and business intelligence. The study of advanced analytics techniques and their applications in big data analytics led to identification of promising avenues for future research

A Multidisciplinary Perspective of Big Data in Management Research

In recent years, big data has emerged as one of the prominent buzzwords in business and management. In spite of the mounting body of research on big data across the social science disciplines, scholars have offered little synthesis on the current state of knowledge. To take stock of academic research that contributes to the big data revolution, this paper tracks scholarly work's perspectives on big data in the management domain over the past decade. We identify key themes emerging in management studies and develop an integrated framework to link the multiple streams of research in fields of organisation, operations, marketing, information management and other relevant areas. Our analysis uncovers a growing awareness of big data's business values and managerial changes led by data-driven approach. Stemming from the review is the suggestion for research that both structured and unstructured big data should be harnessed to advance understanding of big data value in informing organisational decisions and enhancing firm competitiveness. To discover the full value, firms need to formulate and implement a data-driven strategy. In light of these, the study identifies and outlines the implications and directions for future research

Destinasjonsimage. En casestudie om hvordan informasjonsinnhenting på nett påvirker Norges image som destinasjon.

Til tross for at forskning vedrørende imagedannelsesprosessen er intensivert de siste årene er det fremdeles sider ved fenomenet som er lite utforsket. Deriblant hvordan de ulike informasjonskildene påvirker imagedannelsesprosessen. Det eksisterer en allmenn konsensus om at imagedannelse påvirker turisters kjøpsbeslutning, likevel finnes det lite kunnskap om selve imagedannelsesprosessen, særlig før et besøk på en destinasjon. Med internett og sosiale mediers stadig ekspanderende rolle i dagens samfunn blir informasjon lettere tilgjengelig og spres på denne måten utenfor destinasjonsselskapers kontorer og kontroll. Kunnskap om dette blir viktig for destinasjonsselskapene for å kunne skjære igjennom den digitale støyen og vinne tilbake kontrollen. For å bidra med noen skritt i denne retningen, vil studien undersøke rollen informasjonsinnhenting på internettet har for imagedannelsesprosessen før et besøk på destinasjonen. Studien baserer seg på en multimetode og triangulerer kvalitative intervjudata med klikkstrømanalyse av respondentenes informasjonssøk på nett. For å gjøre undersøkelsen praktisk anvendelig, bestod utvalget av potensielle turister fra Brasil, som er Visit Norway sitt nye satsningsområde i årene som kommer. Respondentene i undersøkelsen ble bedt om å planlegge en tur til Norge på internett. For å sammenligne destinasjonens image før og etter informasjonsinnhenting ble det gjennomført et semistrukturert intervju før og etter å ha observert respondentenes bevegelse på nett. Bevegelsene ble fanget opp ved hjelp av ”Screen Flow”, en programvare som lagrer klikkstrømmen i form av en videofil. Denne metoden tillot forskerne å belyse imagedannelsesprosessen på en my måte ved å foreslå en klikkstrømanalyse som analyseverktøy. Resultatene bidrar med å fylle de hullene som eksisterer i dagens litteratur og gir verdifullt innsyn i de individuelle påvirkningene destinasjonseide og uavhengige kilder på nett har for imagedannelsene før besøk på destinasjonen