Evaluating online customer data helpfulness to set targets: a QFD perspective

Retrieving knowledge and useful information from customers is crucial to develop customer-focused products and maintain the market share. With the rapid growth of the Internet, the ability of users to create and publish content has generated a wealth of product information from customers’ point of view. Given the abundance of large scale, publicly available data social media can enable novel social ways of providing and receiving feedback from new products and concepts. In order to avoid information overload, identifying and analyzing helpful reviews has become a critical challenge. Identifying helpful online reviews and learning how to extract valuable data from product design perspective has become a crucial task due to the existing information overload –identifying what is relevant to analyze is a key task for companies. Existing studies have focused on identifying variables that affect the perceived helpfulness of an online comment. To the best author’s knowledge, actual studies about helpfulness do not consider the Quality Function Deployment perspective on evaluating to what extend the customer data from social media is helpful to set objective targets. The thesis aims to evaluate social media data helpfulness from the designer’s perspective taking as basis QFD. Evaluating this, the work hypothesis is that the helpfulness definition has to move beyond, taking into consideration what is needed to build The House of Quality, a key tool in product design. To do so, an exploratory analysis of real public data from Twitter, Facebook and iMore forum is taken as basis. The purpose of undertaking exploratory research is primarily to investigate and to identify if the proposed variables for defining review’s helpfulness currently existing in the literature review can help designers in target setting within a QFD perspective The presented thesis shows that to go further within target setting is needed to have the QFD perspective: not all current exposed variables do not help to explain online reviews helpfulness.Outgoin

Aportación al diagnóstico y cirugía de la cavidad nasal

Tras una revisión de las técnicas empleadas actualmente en el diagnóstico y tratamiento de los procesos patológicos de la cavidad nasal en perros y gatos se describe una técnica nueva en medicina veterinaria, similar a la utilizada con frecuencia en medicina humana, para el abordaje de la cavidad nasal a través del surco gingivolabial superior. Esta vía permite la aplicación más cómoda y más profunda de los métodos diagnósticos habituales y de la cirugía curativa o paliativa esperada en la mayoría de los casos.Having made a whole review of the techniques used at present in the diagnostic and treatment of the pathological processes of the nasal cavity in dogs and cats, it 's described a new technique in veterinary surgery, which is like the one used frequently in human medicine, to the approach to the nasal cavity through the upper gingioobuccal sulcus. This way allows a more comfortable and deep application of the current diagnostical methods and the wanted palliative or curatiue surgery in most of the cases

Una visión moderna sobre la desactivación de cetonas aromáticas por beta-fenilos

La desactivación por beta fenilos (en inglés, Beta Phenylquenching o BPQ) es una reacción que se produce a partirdel estado triplete de cetonas aromáticas con un grupofenilo en posición beta. Esta revisión presenta las principalescaracterísticas que definen la reacción de BPQ. Sediscute el mecanismo de reacción y los efectos de los sustituyentes,disolventes y la restricción de la rotación de losgrupos fenilo

Zuverlässigkeit der Prognosen von hybriden Neuronalen Netzwerken und ihre Visualisierung mit Anwendungen in der Limnologie

Die Approximation nicht-linearer und multidimensionaler Regressionsfunktionen durch Radiale-Basisfunktionen-Netzwerke, deren verdeckte Neuronen von Selbstorganisierenden Karten (SOM) unüberwacht trainiert werden, liefert im Gegensatz zu vielen anderen Prognosesystemen für jede Vorhersage eine Abschätzung der zu erwartenden Zuverlässigkeit dieses hybriden Künstlichen Neuronalen Netzwerkes (KNN) in Abhängigkeit von der Eingabe sowie für ein- oder zweidimensionale SOM-Gitter grafische Veranschaulichungen der Daten und des Netzwerkverhaltens. In dem durch eine SOM partitionierten Eingaberaum lassen sich für jede Klasse die Anzahlen der in ihr enthaltenen Eingabedaten, Mittelwerte und Dispersionsmaße der eingeschränkten empirischen Verteilung der Ausgabegröße sowie mittlere Prognosefehler angeben. Nach der Hybridisierung mit Validity-Index-Netzen (VIN) können auf der Basis von Kreuzvalidierungen lokale Fehler sowie Vertrauens- und Vorhersageintervalle geschätzt werden. Neben dem minimalen Abstand zu den Klassenprototypen und dem maximalen Funktionswert lokaler radialer Basisfunktionen erlauben das Extrapolationsmaß des VINs und Likelihoods von Parzen-Dichteschätzern, Netzeingaben als bekannt oder neuartig zu klassifizieren. Aus dem anschaulichen, wenige Voraussetzungen und Daten erfordernden Ansatz resultieren prinzipielle Schwierigkeiten bei der Abbildung intrinsisch hochdimensionaler Eingaberäume auf zweidimensionale SOM-Gitter und eine mögliche suboptimale Prognosequalität aufgrund des unüberwachten Lernens sowie praktische Probleme bei der Optimierung der Bandbreiten radialer Basisfunktionen und der Anzahl von SOM-Zellen. Das entwickelte Softwarepaket zur Simulation des KNN-Hybrids und anderer Modelle erzeugt zahlreiche Grafiken, die Lern- und Testdaten, Residuen und Szenarien für partielle Netzausgabefunktionen gemeinsam mit den genannten lokalen Zuverlässigkeitsmaßen in Linien- und Streudiagrammen veranschaulichen und eine visuelle Inspektion der verdeckten Schicht als Graustufendarstellungen dieser Werte für die SOM-Klassen, deren Prototypen oder einzelne Netzeingaben sowie Sequenzen von Eingabemustern auf dem SOM-Gitter ermöglichen. Nach der Entfernung irrelevanter und redundanter Eingabegrößen lassen sich die verbleibenden Eingabemerkmale zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des KNNs durch eine weitere, vorgeschaltete Schicht von Neuronen durch ein Gradientenabstiegsverfahren automatisch reskalieren. Die Anwendbarkeit des Modells und der Software demonstrieren exemplarisch die Vorhersagen des täglichen Abflusses eines kleinen, hessischen Baches in Abhängigkeit von Niederschlags- und Temperaturwerten sowie die Prognosen der jährlichen Abundanz von dort in einer Emergenzfalle gefangenen Eintags-, Stein- und Köcherfliegenarten für veränderliche Umweltbedingungen auf der Basis eines Langzeitdatensatzes