Abstract-Med den snabba tillväxten av Internet har användarnas förmåga att skapa och publicera innehåll skapat aktiva elektroniska samhällen som ger en mängd produktinformation. Men den höga volymen av recensioner som vanligtvis publiceras för en enda produkt gör det svårare för både individer och tillverkare att hitta de bästa recensionerna och förstå den verkliga underliggande kvaliteten på en produkt. I detta dokument granskar vi på nytt effekterna av översyner på ekonomiska resultat som produktförsäljning och ser hur olika faktorer påverkar sociala resultat såsom deras upplevda användbarhet. Vår strategi utforskar flera aspekter av granskningstext, såsom subjektivitetsnivåer, olika mått på läsbarhet och omfattningen av stavfel för att identifiera viktiga textbaserade funktioner. Dessutom undersöker vi också flera granskare-nivå funktioner såsom genomsnittlig nytta av tidigare granskningar och själv-avslöjade identitet åtgärder av granskare som visas bredvid en översyn. Vår ekonometriska analys visar att omfattningen av subjektivitet, informativhet, läsbarhet och språklig korrekthet i granskningsfrågor påverkar försäljning och upplevd användbarhet. Recensioner som har en blandning av objektiva, och mycket subjektiva meningar är negativt förknippade med produktförsäljning, jämfört med recensioner som tenderar att innehålla endast subjektiv eller endast objektiv information. Sådana recensioner är dock mer informativa (eller hjälpsamma) av andra användare. Genom att använda Random Forest-baserade klassificeringar, visar vi att vi exakt kan förutsäga effekterna av recensioner på försäljningen och deras upplevda användbarhet. Vi undersöker den relativa betydelsen av de tre breda kategorierna: "reviewer-relaterade" funktioner, "review subjektivity" funktioner och "review läsbarhet" funktioner, och finner att med hjälp av någon av de tre funktionen sätter resultat i en statistiskt likvärdig prestanda som i fallet med att använda alla tillgängliga funktioner. Detta papper är den första studien som integrerar ekonometriska, textbrytning och prediktiva modellering tekniker mot en mer fullständig analys av den information som fångas upp av användargenererade online recensioner för att uppskatta deras hjälpsamhet och ekonomiska effekter.
REF undersökte vidare de socioekonomiska effekterna av produktöversyner med hjälp av ett liknande tillvägagångssätt och föreslog nyttan av subjektivitetsanalys.
Estimating the Helpfulness and Economic Impact of Product Reviews: Mining Text and Reviewer Characteristics
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}