Algorismes per l’anàlisi de confiança i presa de decisions en management

"Des de l’eclosió de les xarxes socials, l’anàlisi de sentiments que reflecteixen les converses i les activitats online ha esdevingut un objectiu primordial tant per empreses com per l’administració pública. El poder escoltar directament consumidors o ciutadans ofereix moltes aplicacions i possibilitats. En un principi l’objectiu va ser la determinació de l’actitud de l’interlocutor en base a les seves recomanacions, crítiques i qualificacions, per a que marques i organismes poguessin fer seguiment de la imatge i actuar segmentadament per millorar-la. Actualment, l’anàlisi de sentiments pot començar a afegir termes més complexes com el de ‘confiança’ tant d’accions com d’usuaris o empreses. Els algorismes que poden modelar aquest tipus de comportament es basen en l'anàlisi de les dades usant tant tècniques d'estadística avançada com mètodes basats en la Intel·ligència Artificial, en especial, les tècniques de Machine Learning. El procés final no deixa de ser una tasca de Data Mining.

En aquest sentit, el Grup de Recerca en Data Science for Digital Society (DS4DS – 2017 SGR 920) ja treballa en aquestes tècniques i té l'expertesa i els investigadors i investigadores adequats per a dur a terme la recerca d'aquests mètodes. Basant-nos en les aplicacions desenvolupades en projectes actuals com el SmartData [MINECO-Programa Retos Colaboración Ref. RTC-2016-5503-7] i en alguns dels elements treballats (tesis prèvies), es definirà l'orientació de l'anàlisi de sentiments que doni mesures de ‘confiança’ i generi indicis per sistemes d'ajuda a la presa de decisió en àrees de marketing.
"

"Des de l’eclosió de les xarxes socials, l’anàlisi de sentiments que reflecteixen les converses i les activitats online ha esdevingut un objectiu primordial tant per empreses com per l’administració pública. El poder escoltar directament consumidors o ciutadans ofereix moltes aplicacions i possibilitats. En un principi l’objectiu va ser la determinació de l’actitud de l’interlocutor en base a les seves recomanacions, crítiques i qualificacions, per a que marques i organismes poguessin fer seguiment de la imatge i actuar segmentadament per millorar-la. Actualment, l’anàlisi de sentiments pot començar a afegir termes més complexes com el de ‘confiança’ tant d’accions com d’usuaris o empreses. Els algorismes que poden modelar aquest tipus de comportament es basen en l'anàlisi de les dades usant tant tècniques d'estadística avançada com mètodes basats en la Intel·ligència Artificial, en especial, les tècniques de Machine Learning. El procés final no deixa de ser una tasca de Data Mining.

En aquest sentit, el Grup de Recerca en Data Science for Digital Society (DS4DS – 2017 SGR 920) ja treballa en aquestes tècniques i té l'expertesa i els investigadors i investigadores adequats per a dur a terme la recerca d'aquests mètodes. Basant-nos en les aplicacions desenvolupades en projectes actuals com el SmartData [MINECO-Programa Retos Colaboración Ref. RTC-2016-5503-7] i en alguns dels elements treballats (tesis prèvies), es definirà l'orientació de l'anàlisi de sentiments que doni mesures de ‘confiança’ i generi indicis per sistemes d'ajuda a la presa de decisió en àrees de marketing.
"