Under 2022 gjordes nästan 1,8 miljoner besök på akutmottagningar i Sverige, fördelat på 68 olika sjukhus. De vanligaste sökorsakerna var buksmärta, extremitetsskador och bröstsmärta och bakom dessa sökorsaker finns många olika diagnoser. Syftet med studien var att beskriva patienters och anhörigas upplevelser av och åsikter om akutmottagningar. Metoden som användes var en netnografisk innehållsanalys. I studien samlades text och sifferbetyg från publika onlinerecensioner av Sveriges största sjukhus in. Dessa sjukhus står tillsammans för mer än en femtedel av akutbesöken i landet årligen.  Resultatet visar på att de som skriver onlinerecensioner av akutsjukvård är en polariserad grupp och att över hälften (56,8%) har en negativ upplevelse av akutmottagningar. Resultatetpresenteras i sju kategorier av upplevelser och åsikter om akutmottagningar. Kategorierna är upplevelser av personalens bemötande, behov av information, upplevelser av väntetider, behov av smärtlindring, upplevelser av arbetssätt och den fysiska miljön, systemkritiska åsikter och olika upplevelser och åsikter om vad som är akut. Slutsatsen är att de som skriver onlinerecensioner av akutsjukvård i den här studien är mer negativt inställda jämfört med respondenter i andra studier. Delar av resultatet och de upplevelser och åsikter som förekommer i flera av kategorierna får stöd av tidigare studier. Den här studien har dock identifierat kategorier som berör vårdkontexten. Dessa kategorier saknas ofta i studier där man använt sig av intervjuer och enkäter. / Almost 1,8 million visits were registered at 68 different emergency wards in Sweden 2022. The most frequent reasons were stomach pain, injuries to extremities and chest pain. There is a great variance in the underlying diagnoses. The purpose of this study was to describe patients and their relatives’ experiences and opinions of emergency care wards. The method used was a netnographic content analysis. Patient online reviews was collected from the five largest hospitals in Sweden. They account for more than a fifth of all emergency care. The result shows that those who write online reviews of emergency care is a polarised group, with more than 50 percent holds a negative view of the emergency ward. The result is divided into seven categories which includes experiences and opinions of the emergency wards. The categories concerns staff attitudes, access to information, waiting times, pain relief, work processes and the physical environment, political opinions and different views on what constitutes an emergency. The conclusions are that those who write online reviews of emergency care tend to hold more negative opinions on the received care compared with respondents in other studies. Parts of the results and the opinions and experiences described in this study occurs in several other studies. Furthermore, this study has identified that some of the opinions regarding political opinions rarely occur in other studies.

The goal of this thesis is to investigate the effects of different hotel response strategies to negative user-generated electronic word of mouth on online travel guide sites and subsequently to identify managerial implications that would lead to an effective online review management in the hotel industry. Three basic response strategies to a negative review were identified: no-response strategy, defensive response strategy and accommodating response strategy. An experimental research method with 240 respondents proved that accommodating response to a negative review has positive impact on customer's perception of a hotel. The most negative perception was observed by the defensive response strategy. The results of this experimental research were confirmed in a Mann-Whitney U-test.

Gegenstand der Dissertation ist die Untersuchung des negativen Einflusses der positiv emotionalen Online-Rezensionen auf das Konsumentenverhalten in der Nachkaufphase. Auf Basis von umfassenden Literaturauswertungen erfolgten die Erarbeitung einer definitorischen Grundlage von Online-Rezensionen und die Systematisierung bisheriger Erkenntnisse zum Einfluss der positiv emotionalen Online-Rezensionen. Unter Nutzung von Informationsverarbeitungs-, Emotions- und Verhaltenstheorien wurde ein theoretisch-konzeptioneller Bezugsrahmen geschaffen. Zur Überprüfung des Untersuchungsmodells und der darin postulierten Wirkungsbeziehungen wurde eine standardisierte Online-Befragung durchgeführt. Die Ergebnisse konnten den negativen Einfluss der positiv emotionalen Online-Rezensionen in der Nachkaufphase bestätigen. Zudem konnte mithilfe einer Kausalanalyse gezeigt werden, dass solche Online-Rezensionen in der Nachkaufphase negative Emotionen (z. B. Enttäuschung und Bedauern) hervorrufen können, wenn die Erwartung der Kunden im Nachhinein nicht übertroffen wird. Des Weiteren zeigt die Arbeit, dass die ausgelösten Emotionen zu unterschiedlichen Verhaltensabsichten führen.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis IX 1 Einleitung 1 1.1 Relevanz der Arbeit 1 1.2 Problemstellung und Zielsetzung 3 1.3 Aufbau der Arbeit 11 1.4 Bestandsaufnahme 15 2 Online-Rezensionen 16 2.1 Definition und Einordnung 16 2.2 Entwicklung und aktueller Stand der Forschung 17 2.3 Zwischenfazit 22 3 Informationsverarbeitungstheorien 23 3.1 Theoretischer Bezugsrahmen 23 3.1.1 Stochastische Erklärungsansätze 24 3.1.2 Neobehavioristische Erklärungsansätze 25 3.1.3 Kognitive Erklärungsansätze 26 3.2 Modi der Informationsverarbeitung 27 3.2.1 Elaboration-Likelihood-Modell (ELM) 29 3.2.2 Heuristisch-systematisches Modell (HSM) 31 3.2.3 Affekt-Infusion-Modell (AIM) 33 3.2.4 Wahrnehmung und Verarbeitung der positiven Online-Rezensionen 35 3.2.5 Wahrnehmung und Verarbeitung der emotionalen Online-Rezensionen 39 3.3 Einflussfaktoren der Informationswahrnehmung 40 3.3.1 Narrativität 41 3.3.2 Hedonistische und utilitaristische Konsummotive 42 3.3.3 Wahrgenommene Ähnlichkeit 44 3.4 Vertrauen als Informationsverarbeitungsergebnis 48 3.5 Zwischenfazit 52 4 Analyse des Konsumentenverhaltens in der Nachkaufphase 54 4.1 Theoretischer Bezugsrahmen 54 4.1.1 Confirmation/Disconfirmation-Paradigma 55 4.1.2 Sonstige Erklärungsansätze 58 4.2 Emotionen und Emotionstheorien 60 4.2.1 Definitorisches Verständnis der Emotion 60 4.2.2 Lernpsychologische Emotionstheorien 66 4.2.3 Evolutionspsychologische Emotionstheorien 66 4.2.4 Kognitiv-physiologische Emotionstheorien 70 4.2.5 Kognitive Emotionstheorien 72 4.2.6 Die Messung der Emotionen 73 4.3 Rolle der Emotionen in der Nachkaufphase 75 4.3.1 Forschungsstand 75 4.3.2 Negative Emotionen: Enttäuschung, Ärger, Bedauern 79 4.4 Zwischenfazit 82 5 Verhaltensabsicht als Konsequenz in der Nachkaufphase 83 5.1 Definitorische Grundlagen und aktueller Forschungsstand 83 5.2 Theoretischer Bezugsrahmen 88 5.3 Emotionen und Verhaltensabsicht 89 5.4 Zwischenfazit 92 6 Entwicklung des Untersuchungsrahmens 93 6.1 Vorstudie 93 6.3 Konzeptualisierung der Konstrukte des Untersuchungsmodells 101 6.3.1 Konzeptualisierung der Konstrukte (Informationsverarbeitung) 101 6.3.2 Konzeptualisierung der Konstrukte (Nachkaufverhalten) 103 6.4 Operationalisierung der Konstrukte 104 6.4.1 Vorgehensweise der Operationalisierung 104 6.4.2 Operationalisierung der Konstrukte (Informationsverarbeitung) 106 6.4.3 Operationalisierung der Konstrukte (Nachkaufverhalten) 112 6.5 Entwicklung der Hypothesen des Untersuchungsmodells 119 6.5.1 Hypothesen zur Informationsverarbeitung 119 6.5.2 Hypothesen zur Analyse des Nachkaufverhaltens 123 6.6 Das Untersuchungsmodell im Überblick 127 7 Grundlagen der empirischen Untersuchung 130 7.1 Konzeption der empirischen Untersuchung 130 7.1.1 Erhebungsdesign 130 7.1.2 Datenerhebung 131 7.2 Datenprüfung, -bereinigung und -aufbereitung 132 7.2.1 Datenprüfung hinsichtlich der Durchklicker 132 7.2.2 Datenprüfung hinsichtlich der Ausreißer 132 7.2.3 Datenprüfung hinsichtlich der Repräsentativität 133 7.2.4 Datenprüfung hinsichtlich des Nonresponse-Bias 135 7.2.5 Datenprüfung hinsichtlich des Common-Method-Bias 136 8 Empirische Ergebnisse 138 8.1 Manipulationscheck 138 8.2 Durchführung einer exploratorischen Faktorenanalyse 140 8.3 Strukturgleichungsmodellierung 146 8.3.1 Grundlagen der Kausalanalyse 146 8.3.2 Prüfung auf Methodeneffekte 151 8.3.3 Gütekriterien der Messmodelle 153 8.3.4 Ergebnisse der Überprüfung der Messmodelle 159 8.3.5 Gütekriterien des Strukturmodells 166 8.3.6 Ergebnisse der Überprüfung des Strukturmodells 168 8.3.7 Prüfung der Moderatoreffekte 179 8.3.8 Prüfung der Mediatoreffekte 186 8.3.9 Prüfung der Kontrollvariablen 191 9 Schlussfolgerung 192 9.1 Zusammenfassende Betrachtung 192 9.2 Theoretischer Erkenntnisbeitrag 197 9.3 Methodischer Erkenntnisbeitrag 198 9.4 Limitierungen der Arbeit 199 9.5 Implikationen für die Forschung und Praxis 201 9.5.1 Implikationen für die zukünftige Forschung 201 9.5.2 Implikationen für die Praxis 202 Anhang 206 Literaturverzeichnis 217

近年來傳統線上購物正面臨著一連串的市場困境，如削價競爭、廉價品競爭等，因此導致銷售量之成長趨緩，反觀跨境線上購物卻出現了蓬勃發展的態勢，因而讓跨境線上購物成為驅動經濟活動與國際貿易的新引擎。另一方面，由於跨境線上購物的情境複雜性遠高於傳統的境內線上購物，業者們欲開發一海外新市場，必須先了解該地消費者行為與其購買決策過程後，才能制定出好的商業策略，並且進一步將產品導向的服務轉化成為以顧客導向的服務，才有機會為傳統線上購物之困境另闢生機。因此，引取並了解消費者所體認的內在價值是經營跨境線上購物最重要的成功因素。 本研究將試圖將傳統境內線上購物研究擴展到跨境線上購物議題，藉由文字探勘(Text Mining)分析、語意情感分析與 k-means 分群演算法，挖掘出消費者對於所購買商品之評論的常見內容型態與所購買商品之類別，並試圖找出跨境網購平台上各項因素及商品評論對於產品銷售量間之關連性，提供未來研究者及跨境網購平台業者決策之依據。 / While online shopping websites are facing the difficulties of price and low-quality competition, cross-border online shopping is on a vigorous development trend, showing that cross-border online shopping is an important trend of online shopping field. Due to the complexity of cross-border online shopping is much higher than the traditional domestic online shopping, so understanding the value of cross-border online shopping consumers is the most important success factors. Companies want to develop new markets abroad, must understand the local consumer’s behaviour and their decision-making process in order to make good business strategies. This study uses text mining analytic technology, semantic analysis techniques, and k-means clustering algorithm to identify characteristics of consumers’ reviews and the common categories of goods they purchased. After getting the reason why consumers use cross-border online shopping service and what values they got in this service. Researcher can predict and analyse the evolution and development of cross-border online shopping, provide reference for future online shopping academic studies and online shopping industry’s decision-making.

This thesis is focused on extracting meaningful statistics for the characterization and classification of biological, medical, and financial data and contains four chapters. The first chapter contains theoretical background on scaling and wavelets, which supports the work in chapters two and three. In the second chapter, we outline a methodology for representing sequences of DNA nucleotides as numeric matrices in order to analytically investigate important structural characteristics of DNA. This methodology involves assigning unit vectors to nucleotides, placing the vectors into columns of a matrix, and accumulating across the rows of this matrix. Transcribing the DNA in this way allows us to compute the 2-D wavelet transformation and assess regularity characteristics of the sequence via the slope of the wavelet spectra. In addition to computing a global slope measure for a sequence, we can apply our methodology for overlapping sections of nucleotides to obtain an evolutionary slope. In the third chapter, we describe various ways wavelet-based scaling may be used for cancer diagnostics. There were nearly half of a million new cases of ovarian, breast, and lung cancer in the United States last year. Breast and lung cancer have highest prevalence, while ovarian cancer has the lowest survival rate of the three. Early detection is critical for all of these diseases, but substantial obstacles to early detection exist in each case. In this work, we use wavelet-based scaling on metabolic data and radiography images in order to produce meaningful features to be used in classifying cases and controls. Computer-aided detection (CAD) algorithms for detecting lung and breast cancer often focus on select features in an image and make a priori assumptions about the nature of a nodule or a mass. In contrast, our approach to analyzing breast and lung images captures information contained in the background tissue of images as well as information about specific features and makes no such a priori assumptions. In the fourth chapter, we investigate the value of social media data in building commercial default and activity credit models. We use random forest modeling, which has been shown in many instances to achieve better predictive accuracy than logistic regression in modeling credit data. This result is of interest, as some entities are beginning to build credit scores based on this type of publicly available online data alone. Our work has shown that the addition of social media data does not provide any improvement in model accuracy over the bureau only models. However, the social media data on its own does have some limited predictive power.