Analyzing customer sentiments in microblogs – A topic-model-based approach for Twitter datasets

In the Social Commerce customers evolve to an important information source for companies. The customers use communication platforms of the Web 2.0, for example Twitter, in order to express their opinions about products or discuss their experiences with them. These opinions can be very important for the development of products or the product range of a company. Our approach enables a company viewing opinions about its products which are published using the microblogging service Twitter. A first step in our research progress is detecting topics in a specific context. In a further step the entries corresponding to these topics has to be analyzed for opinions. For topic detection we use topic modeling with the Latent Dirichlet Allocation. In our paper we found event-based topics in the context of Sony’s 3D TV sets. In future work we are able to implement Opinion Mining algorithms to determine sentiments in the entries corresponding to the detected topics

Idea Mining – Text Mining Supported Knowledge Management for Innovation Purposes

Following the emergence of Social Media and the increasing willingness of customers to share thoughts, ideas, and experiences companies are trying to capitalize on such activities. Due to the vast amount of user-generated content, manual analysis and interpretation will not meet the demands of companies in highly competitive environments. Based on an integrative process model, which describes the process of idea generation, we outline a BPMN-based path that allows companies to steer user participation and the application of Text Mining methods to gain valuable ideas for innovative products. Our approach also illustrates the Knowledge Management perspective supporting the customers during idea generation. In order to demonstrate the applicability of our model we finally depict the whole process utilizing Dell’s IdeaStor

Status Quo der Textanalyse im Rahmen der Business Intelligence

Vor dem Hintergrund der Zunahme unstrukturierter Daten für Unternehmen befasst sich dieser Beitrag mit den Möglichkeiten, die durch den Einsatz der Business Intelligence für Unternehmen bestehen, wenn durch gezielte Analyse die Bedeutung dieser Daten erfasst, gefiltert und ausgewertet werden können. Allgemein ist das Ziel der Business Intelligence die Unterstützung von Entscheidungen, die im Unternehmen (auf Basis strukturierter Daten) getroffen werden. Die zusätzliche Auswertung von unstrukturierten Daten, d.h. unternehmensinternen Dokumenten oder Texten aus dem Web 2.0, führt zu einer Vergrößerung des Potenzials und dient der Erweiterung des Geschäftsverständnisses der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Der Beitrag erläutert dabei nicht nur Konzepte und Verfahren, die diese Analysen ermöglichen, sondern zeigt auch Fallbeispiele zur Demonstration ihrer Nützlichkeit.:1 Einführung 2 Business Intelligence 2.1 Definition 2.2 Ordnungsrahmen 2.3 Analyseorientierte BI und Data Mining 3 Text Mining 3.1 Berührungspunkte mit anderen Disziplinen 3.2 Definition 3.3 Prozessmodell nach HIPPNER & RENTZMANN (2006a) 3.3.1 Aufgabendefinition 3.3.2 Dokumentselektion 3.3.3 Dokumentaufbereitung 3.3.4 Text-Mining-Methoden 3.3.5 Interpretation / Evaluation 3.3.6 Anwendung 4 Potenziale der Textanalyse 4.1 Erweiterung des CRM 4.2 Alternative zur Marktforschung 5 Fazit und Ausblick Literaturverzeichni

Entwicklung eines generischen Vorgehensmodells für Text Mining

Vor dem Hintergrund des steigenden Interesses von computergestützter Textanalyse in Forschung und Praxis entwickelt dieser Beitrag auf Basis aktueller Literatur ein generisches Vorgehensmodell für Text-Mining-Prozesse. Das Ziel des Beitrags ist, die dabei anfallenden, umfangreichen Aktivitäten zu strukturieren und dadurch die Komplexität von Text-Mining-Vorhaben zu reduzieren. Das Forschungsziel stützt sich auf die Tatsache, dass im Rahmen einer im Vorfeld durchgeführten, systematischen Literatur-Review keine detaillierten, anwendungsneutralen Vorgehensmodelle für Text Mining identifiziert werden konnten. Aufbauend auf den Erkenntnissen der Literatur-Review enthält das resultierende Modell daher sowohl induktiv begründete Komponenten aus spezifischen Ansätzen als auch aus literaturbasierten Anforderungen deduktiv abgeleitete Bestandteile. Die Evaluation des Artefakts belegt die Nützlichkeit des Vorgehensmodells im Vergleich mit dem bisherigen Forschungsstand.:1 Einführung 1.1 Motivation 1.2 Forschungsziel und Methodik 1.2.1 Systematische Literatur-Review 1.2.2 Design-Science-Research-Ansatz 1.3 Aufbau des Beitrags 2 Stand der Forschung 2.1 Begriffsverständnis 2.2 Merkmale von Vorgehensmodellen für Text Mining 2.3 Aktivitäten im Text-Mining-Prozess 2.4 Zusammenfassung 3 Anforderungen an ein generisches Vorgehensmodell 3.1 Strukturelle Anforderungen 3.2 Funktionelle Anforderungen 3.3 Zusammenfassung 4 Entwicklung des Modells 4.1 Aufgabendefinition 4.2 Dokumentenselektion und -untersuchung 4.3 Dokumentenaufbereitung 4.3.1 Linguistische Aufbereitung 4.3.2 Technische Aufbereitung 4.4 Text-Mining-Verfahren 4.5 Ergebnisevaluation 4.6 Anwendung 4.7 Zusammenfassung 4.7.1 Gesamtmodell 4.7.2 Feedbackschleifen 5 Evaluation 5.1 Evaluationsdesign 5.2 Messung und Auswertung 6 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang A1 Anwendungsneutrale Vorgehensmodelle A2 Auswirkungen von Grund- und Stammformenreduktion auf die Interpretierbarkeit von Texten A3 Gesamtmodel

Identifikation und Analyse von ironischen und sarkastischen Kundenrezensionen im Web

Ausgehend von der steigenden Anzahl an Produktbewertungen in Online-Shops fokussiert sich dieser Beitrag auf die Identifikation von Ironie in den Bewertungen, um eine korrekte, computer-gestützte Interpretation sicherzustellen. Es werden bestehende Ansätze zur Erkennung von Ironie in Kundenrezensionen untersucht und bewertet. Darüber hinaus analysiert die Arbeit Erkenntnisse aus dem Bereich der Linguistik und entwickelt auf Grundlage der gewonnenen Einblicke ein Konzept für ein verbessertes Identifikationssystem. Dieses wird implementiert und schließlich anhand der Ergebnisse evaluiert

Idea Mining: Wissensmanagement und Text Mining im Innovationsprozess

Motiviert durch den Erfolg des Web 2.0 und Social Media in vielen Bereichen des öffentlichen Lebens und der damit verbundenen Open-Innovation-Bewegung, die Kunden aktiv in den Innovationsprozess einbezieht, schlägt dieser Beitrag eine Integration von Wissensmanagement und Text Mining zur Verbesserung dieses Innovationsprozesses vor. Durch den beschriebenen Ansatz werden Kunden nicht nur motiviert, ihre Ideen und Bedürfnisse auf webbasierten Kommunikationsplattformen preiszugeben, sondern die entstehenden, textbasierten Daten können automatisiert ausgewertet und zur zielgerichteten und zeitnahen Weiterentwicklung der Produkte eingesetzt werden. Anhand zweier Anwendungsszenarien aus der Praxis werden das resultierende Prozessmodell dargestellt und dessen Potenziale veranschaulicht.:1 Einführung 1.1 Motivation 1.2 Forschungsziel 2 Beiträge im Forschungsfeld 3 Kundenorientierte Innovation 3.1 Der Innovationsprozess 3.2 Herausforderungen der Kundenintegration 4 Wissensmanagement 4.1 Anwendungspotenziale im Web 2.0 4.2 Anwendungspotenziale bei der Ideenfindung 5 Text Mining 5.1 Zielstellung und Datenquellen 5.2 Datenvorverarbeitung 5.3 Text-Mining-Verfahren und Anwendung 6 Der erweiterte Innovationsprozess 6.1 Integriertes Prozessmodell 6.2 Anwendungsszenarien 6.2.1 Dell’s IdeaStorm 6.2.2 My Starbucks Idea 7 Fazit und Ausblick Literaturverzeichni

Characterization and Quantification of Polyphenols in Amazon Grape (Pourouma cecropiifolia Martius)

The phenolic profile of Amazon grape fruit (Pourouma cecropiifolia Martius) was investigated by high-performance liquid chromatography-electrospray ionization mass spectrometry (HPLC-ESI-MS/MS). For this purpose, suitable extraction and liquid chromatographic methods were developed. Anthocyanins, flavonols and chlorogenic acids were found mainly in the peel. Besides the main anthocyanins, i.e. delphinidin 3-glucoside, cyanidin 3-glucoside and cyanidin 3-(6”-malonyl)glucoside, several minor anthocyanins were identified in the peel. Among these, cyanidin 3,5-diglucoside, delphinidin 3-galactoside, cyanidin 3-rutinoside, cyanidin 3-(3”-malonyl)glucoside, malvidin 3-glucoside, pelargonidin 3-glucoside, peonidin 3-glucoside and petunidin 3-glucoside were characterized on the basis of their fragmentation patterns in MS/MS experiments. The total anthocyanin content in the peel was 420.26 ± 3.07 mg kg-1 fresh weight. The pulp contained mainly 5-O-caffeoylquinic acid (210.39 ± 3.43 mg kg-1 fresh weight). Rutin was the predominant flavonol found in Amazon grape (peel 155.45 ± 2.06 mg kg-1 fresh weight and pulp 2.64 ± 1.21 mg kg-1 fresh weight). Total polyphenols content was higher in the peel than in the pulp

Worüber reden die Kunden? – Ein modelbasierter Ansatz für die Analyse von Kundenmeinungen in Microblogs

Im Social Commerce entwickeln sich die Kunden zu einer bedeutenden Informationsquelle für Unternehmen. Die Kunden nutzen die Kommunikationsplattformen des Web 2.0 (z.B. Twitter), um ihre Meinungen und Erfahrungen über Produkte zu äußern. Diese Diskussionen können sehr wichtig für die Entwicklung von Produkten eines Unternehmens sein. Ein modellbasierter Ansatz soll es einem Unternehmen ermöglichen, die Meinungen zu seinen Produkten in Microblogs zu betrachten. Der erste Schritt dafür ist die Erkennung von Themen in einem spezifischen Kontext. In einem weiteren Schritt müssen die zu den Themen korrespondierenden Einträge bezüglich der geäußerten Meinungen analysiert werden. Für die Erkennung der Themen kommt ein Verfahren zum Einsatz, das auf der Latent Dirichlet Allocation basiert. Das Verfahren identifizierte eventbasierte Themen im Zusammenhang mit den 3D-TV-Anlagen von Sony

Detection of isorhamnetin glycosides in extracts of apples (Malus domestica cv. ‘Brettacher’) by HPLC-DAD and HPLC-APCI-MSy MS.

Extracts of apple fruits (Malus domestica cv. "Brettacher") were analysed by HPLC with photodiode array detection. An unknown peak was monitored displaying the same retention time as isorhamnetin 3-Oglucoside. Preliminary identification of the isorhamnetin aglycone was performed by comparison of UV spectral data of the unknown compound with a reference substance. Using atmospheric pressure chemical ionisation mass spectrometry in the negative ion mode, the presence of an isorhamnetin glycoside was supported by loss of 162 amu from the pseudomolecular ion (m/z 477). MS 2 product ion analysis of the parent ion m/z 477 provided a fragmentation pattern identical to the reference. Collision-induced dissociation of the aglycone (m/z 315) in the MS 3 product ion analysis allowed the differentiation of rhamnetin and isorhamnetin, and unambiguous assignment by comparison with standard compounds. A second isorhamnetin glycoside eluting prior to the glucoside was tentatively identified as isorhamnetin 3-Ogalactoside. To the best of our knowledge, this is the first report of isorhamnetin glycosides in apple fruit extracts. Results are discussed with respect to chemotaxonomic relevance within the genera Malus and Pyrus, and especially in consideration of the control of the authenticity of apple products

Enhancement of biomimetic enzymatic mineralization of gellan gum polysaccharide hydrogels by plant-derived gallotannins

Mineralization of hydrogel biomaterials with calcium phosphate (CaP) is considered advantageous for bone regeneration. Mineralization can be both induced by the enzyme alkaline phosphatase (ALP) and promoted by calcium-binding biomolecules, such as plant-derived polyphenols. In this study, ALP-loaded gellan gum (GG) hydrogels were enriched with gallotannins, a subclass of polyphenols. Five preparations were compared, namely three tannic acids of differing molecular weight (MW), pentagalloyl glucose (PGG), and a gallotannin-rich extract from mango kernel (Mangifera indica L.). Certain gallotannin preparations promoted mineralization to a greater degree than others. The various gallotannin preparations bound differently to ALP and influenced the size of aggregates of ALP, which may be related to ability to promote mineralization. Human osteoblast-like Saos-2 cells grew in eluate from mineralized hydrogels. Gallotannin incorporation impeded cell growth on hydrogels and did not impart antibacterial activity. In conclusion, gallotannin incorporation aided mineralization but reduced cytocompatibility