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Wie Marktforscher durch kooperatives Natural Language Processing bei der qualitativen Inhaltsanalyse profitieren können

Description

aus dem Inhalt:
„In den vergangenen Jahren haben wir einen immensen Anstieg an verfügbaren Textdaten feststellen dürfen. Nicht nur Verbraucherkommentare in Social Media, Text-Transkripte von Sprachassistenten, Dialoge aus Customer-Feedback und Support Chat (Bots), sondern auch offene Antworten in Umfragen bis hin zu automatisierten Text2Speechgestützten Audiointerviews sorgen für steigenden Bedarf, Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen.”

Links & Downloads
  1. urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-783191
  2. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A78319
  3. https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A78319/attachment/ATT-0/
Tags
info:eu-repo/classification/ddc/004
ddc:004
Additional Fields
Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:78319
Date10 March 2022
CreatorsLang, André, Egger, Marc
ContributorsTechnische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:bookPart, info:eu-repo/semantics/bookPart, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation978-3-9815106-8-3, 2750-2775, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-765365, qucosa:76536

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