Econometrics meets sentiment : an overview of methodology and applications

The advent of massive amounts of textual, audio, and visual data has spurred the development of econometric methodology to transform qualitative sentiment data into quantitative sentiment variables, and to use those variables in an econometric analysis of the relationships between sentiment and other variables. We survey this emerging research field and refer to it as sentometrics, which is a portmanteau of sentiment and econometrics. We provide a synthesis of the relevant methodological approaches, illustrate with empirical results, and discuss useful software

Finding Answers to Definition Questions Using Web Knowledge Bases

PACLIC 23 / City University of Hong Kong / 3-5 December 200

Spam Reviews Detection in the Time of COVID-19 Pandemic: Background, Definitions, Methods and Literature Analysis

This work has been partially funded by projects PID2020-113462RB-I00 (ANIMALICOS), granted by Ministerio Espanol de Economia y Competitividad; projects P18-RT-4830 and A-TIC-608-UGR20 granted by Junta de Andalucia, and project B-TIC-402-UGR18 (FEDER and Junta de Andalucia).During the recent COVID-19 pandemic, people were forced to stay at home to protect their own and others’ lives. As a result, remote technology is being considered more in all aspects of life. One important example of this is online reviews, where the number of reviews increased promptly in the last two years according to Statista and Rize reports. People started to depend more on these reviews as a result of the mandatory physical distance employed in all countries. With no one speaking to about products and services feedback. Reading and posting online reviews becomes an important part of discussion and decision-making, especially for individuals and organizations. However, the growth of online reviews usage also provoked an increase in spam reviews. Spam reviews can be identified as fraud, malicious and fake reviews written for the purpose of profit or publicity. A number of spam detection methods have been proposed to solve this problem. As part of this study, we outline the concepts and detection methods of spam reviews, along with their implications in the environment of online reviews. The study addresses all the spam reviews detection studies for the years 2020 and 2021. In other words, we analyze and examine all works presented during the COVID-19 situation. Then, highlight the differences between the works before and after the pandemic in terms of reviews behavior and research findings. Furthermore, nine different detection approaches have been classified in order to investigate their specific advantages, limitations, and ways to improve their performance. Additionally, a literature analysis, discussion, and future directions were also presented.Spanish Government PID2020-113462RB-I00Junta de Andalucia P18-RT-4830 A-TIC-608-UGR20 B-TIC-402-UGR18European Commission B-TIC-402-UGR1

The emerging landscape of Social Media Data Collection: anticipating trends and addressing future challenges

[spa] Las redes sociales se han convertido en una herramienta poderosa para crear y compartir contenido generado por usuarios en todo internet. El amplio uso de las redes sociales ha llevado a generar una enorme cantidad de información, presentando una gran oportunidad para el marketing digital. A través de las redes sociales, las empresas pueden llegar a millones de consumidores potenciales y capturar valiosos datos de los consumidores, que se pueden utilizar para optimizar estrategias y acciones de marketing. Los beneficios y desafíos potenciales de utilizar las redes sociales para el marketing digital también están creciendo en interés entre la comunidad académica. Si bien las redes sociales ofrecen a las empresas la oportunidad de llegar a una gran audiencia y recopilar valiosos datos de los consumidores, el volumen de información generada puede llevar a un marketing sin enfoque y consecuencias negativas como la sobrecarga social. Para aprovechar al máximo el marketing en redes sociales, las empresas necesitan recopilar datos confiables para propósitos específicos como vender productos, aumentar la conciencia de marca o fomentar el compromiso y para predecir los comportamientos futuros de los consumidores. La disponibilidad de datos de calidad puede ayudar a construir la lealtad a la marca, pero la disposición de los consumidores a compartir información depende de su nivel de confianza en la empresa o marca que lo solicita. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo contribuir a la brecha de investigación a través del análisis bibliométrico del campo, el análisis mixto de perfiles y motivaciones de los usuarios que proporcionan sus datos en redes sociales y una comparación de algoritmos supervisados y no supervisados para agrupar a los consumidores. Esta investigación ha utilizado una base de datos de más de 5,5 millones de colecciones de datos durante un período de 10 años. Los avances tecnológicos ahora permiten el análisis sofisticado y las predicciones confiables basadas en los datos capturados, lo que es especialmente útil para el marketing digital. Varios estudios han explorado el marketing digital a través de las redes sociales, algunos centrándose en un campo específico, mientras que otros adoptan un enfoque multidisciplinario. Sin embargo, debido a la naturaleza rápidamente evolutiva de la disciplina, se requiere un enfoque bibliométrico para capturar y sintetizar la información más actualizada y agregar más valor a los estudios en el campo. Por lo tanto, las contribuciones de esta tesis son las siguientes. En primer lugar, proporciona una revisión exhaustiva de la literatura sobre los métodos para recopilar datos personales de los consumidores de las redes sociales para el marketing digital y establece las tendencias más relevantes a través del análisis de artículos significativos, palabras clave, autores, instituciones y países. En segundo lugar, esta tesis identifica los perfiles de usuario que más mienten y por qué. Específicamente, esta investigación demuestra que algunos perfiles de usuario están más inclinados a cometer errores, mientras que otros proporcionan información falsa intencionalmente. El estudio también muestra que las principales motivaciones detrás de proporcionar información falsa incluyen la diversión y la falta de confianza en las medidas de privacidad y seguridad de los datos. Finalmente, esta tesis tiene como objetivo llenar el vacío en la literatura sobre qué algoritmo, supervisado o no supervisado, puede agrupar mejor a los consumidores que proporcionan sus datos en las redes sociales para predecir su comportamiento futuro

From Frequency to Meaning: Vector Space Models of Semantics

Computers understand very little of the meaning of human language. This profoundly limits our ability to give instructions to computers, the ability of computers to explain their actions to us, and the ability of computers to analyse and process text. Vector space models (VSMs) of semantics are beginning to address these limits. This paper surveys the use of VSMs for semantic processing of text. We organize the literature on VSMs according to the structure of the matrix in a VSM. There are currently three broad classes of VSMs, based on term-document, word-context, and pair-pattern matrices, yielding three classes of applications. We survey a broad range of applications in these three categories and we take a detailed look at a specific open source project in each category. Our goal in this survey is to show the breadth of applications of VSMs for semantics, to provide a new perspective on VSMs for those who are already familiar with the area, and to provide pointers into the literature for those who are less familiar with the field

Soft matching for question answering

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH