Semantische Technologien für den Datenanalyse-Prozess
im Kontext mit der Kundenzufriedenheit als Indikator
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Für die Beantwortung der Forschungsfrage, inwiefern semantische Technologien die manuelle Codierung von qualitativen Daten substituieren und/oder ergänzen können, wird eine experimentelle Hypothesenprüfung in der Domäne Kundenzufriedenheit eines Finanzdienstleistungsunternehmens dargestellt. Auf der Basis einer traditionellen Analyse von positiven und negativen Kundenaussagen wird eine Verwendung von semantischen Technologien evaluiert. Einerseits wird dabei die Nutzung von vorhandenen Ontologien sowie Kategorien aus dem semantischen Web für eine Substitution der manuellen Codierung oder...
Für die Beantwortung der Forschungsfrage, inwiefern semantische Technologien die manuelle Codierung von qualitativen Daten substituieren und/oder ergänzen können, wird eine experimentelle Hypothesenprüfung in der Domäne Kundenzufriedenheit eines Finanzdienstleistungsunternehmens dargestellt. Auf der Basis einer traditionellen Analyse von positiven und negativen Kundenaussagen wird eine Verwendung von semantischen Technologien evaluiert. Einerseits wird dabei die Nutzung von vorhandenen Ontologien sowie Kategorien aus dem semantischen Web für eine Substitution der manuellen Codierung oder eine Verbesserung der Prognosegüte mittels 'Semantischer Annotationen' anhand unterschiedlicher Modelle studiert, anderseits die Semantik dieser qualitativen Daten mittels des 'Probabilistic Topic Model'-Verfahrens erfolgreich in die Analyse miteinbezogen. Die Ergebnisse der verschiedenen Varianten und Verfahren werden im Vergleich veranschaulicht. Die Evaluation der prädiktiven Genauigkeit der Modelle wird mithilfe eines Evaluierungsdatensatzes geprüft und die Unterschiede im Hinblick auf statistisch signifikante Abweichungen analysiert.
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