Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sentiment" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Applicability of the Multi- Group Confirmatory Factor Analysis to Construction of Business Sentiment Indicators
Zastosowanie konfirmacyjnej analizy czynnikowej dla wielu grup do tworzenia wskaźników koniunktury
Autorzy:
Białowolski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906852.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Confirmatory Factor Analysis
Sentiment Indicators
Opis:
The paper presents arguments that advocate for application of the multi-group confirmatory factor analysis as a tool for constructing sentiment indicators in business surveys. Reliable measurement and comparisons of the sentiment mean between periods require measurement invariance on its three basic levels-configural, metric and scalar invariance. It is hypothesized that only sets of questions that are internally coherent can serve as a group of proxies for business sentiment indicator. An attempt to construct two different sentiment indicators for manufacturing industry is performed. The results show that only for the set of coherent proxies it is possible to estimate model with measurement invariance.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nowcasting Quarterly GDP Dynamics in the Euro Area – The Role of Sentiment Indicators
Autorzy:
Gajewski, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/632857.pdf
Data publikacji:
2014-06-01
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
nowcasting
sentiment indicators
kluczowe prognozowanie bieżące
wskaźniki koniunktury
Opis:
The paper compares the most closely watched sentiment indicators with respect to their ability to nowcast quarterly GDP dynamics in the Euro Area and its biggest economies. We analyse cross-correlations and out-of-sample forecast errors generated from equations estimated by rolling regressions in fixed-length window. The results show that models employing PMI Composite perform best in the cases of the Euro Area, Germany, France and Italy, whilst Spanish GDP dynamics is best nowcasted using ESI-based models. PMI-based models generate the most accurate nowcasts at the beginning of the quarter, as well as during periods of high volatility of GDP growth rates
W artykule porównane zostały zdolności najpilniej obserwowanych wskaźników obrazujących nastroje gospodarcze do bieżącego prognozowania kwartalnej dynamiki PKB w strefie euro i jej największych państwach członkowskich. Analizowane są korelacje krzyżowe oraz błędy prognoz poza próbę, wygenerowane z równań szacowanych w oparciu o regresję kroczącą w oknie stałej długości. Wyniki wskazują, że modele wykorzystujące wskaźnik PMI Composite dają na ogół najlepsze wyniki w strefie euro, Niemczech, Francji i Włoszech, podczas gdy bieżąca dynamika hiszpańskiego PKB jest najprecyzyjniej prognozowana przez modele oparte na wskaźniku ESI. Modele oparte na PMI generują relatywnie najlepsze prognozy na początku kwartału, a także w okresach wysokiej zmienności stóp wzrostu PKB.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2014, 17, 2; 5-23
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Study of the Influence of Online Information on the Changes in the Warsaw Stock Exchange Indexes
Badanie wpływu informacji sieciowych na zmiany indeksów na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
Autorzy:
Młodzianowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/660026.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
wiadomości
Giełda Papierow Wartościowych
text mining
analiza sentymentu
news
Warsaw Stock Exchange
sentiment analysis
Opis:
W artykule zaprezentowano wyniki badania nad wpływem informacji sieciowych pochodzących z serwisów internetowych o tematyce finansowej na zmiany indeksów zachodzące na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Pierwsza część pracy ma charakter teoretyczny. Przybliżono w niej zagadnienie text miningu oraz analizy sentymentu. Przedstawiono ich zastosowanie w procesie analizy tekstu. W następnej części pracy omówiono charakterystykę prowadzonego badania. Dokonano wyboru polskich serwisów informacyjnych o tematyce finansowej, które mogą wpływać na reakcje inwestorów z Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych. Przeprowadzono selekcję słów występujących w analizowanych serwisach oraz dokonano ich podziału na klasy. Następnie zaanalizowano zależności między zmianą indeksów GPW a częstością występowania poszczególnych słów w ramach klas. W ostatniej części pracy zaprezentowano wyniki badań, przeprowadzono dyskusję nad możliwościami ich wykorzystania oraz wskazano dalsze kierunki badań.
The article presents the results of a study on the influence of online information originating from financial websites on changes in the Warsaw Stock Exchange indexes. The first part is theoretical. It describes the issue of text mining and sentiment analysis and their use in the text analysis process. The next part of the article describes the characteristics of the study. A selection was made of Polish financial websites that may trigger reactions from investors on the Warsaw Stock Exchange. Words occurring on the analysed websites were selected and put into classes. Then the relation between changes in WSE indexes and the frequency of appearance of individual words within the classes was analysed. The last part of the article presents the study results, discusses the possibilities of using them and indicates further areas for research.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 123-138
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wydźwięk społeczny ataku terrorystycznego w Tunezji – analiza serwisów społecznościowych biur podróży
Sentiment Amongst the Customers of Touroperators After Terrorist Attack – Analysis of Social Networking Sites
Autorzy:
Moroz, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/659244.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
media społecznościowe
wirtualna komunikacja nieformalna
wydźwięk wypowiedzi
atak terrorystyczny
turystyka
social media
eWOM
sentiment
terrorist attack
travel
Opis:
Tunisia constitutes one of basic directions of tourist trips in Poland. However terrorist attack on the museum in Bardo, widely related in mass media, changed the image of Tunisia as the safe holiday destination. The assassination caused a number of consequences for the Polish tourism, for tour operators sending tourists to Tunisia, and finally for visitors (or intended to visit Tunisia). One of the key decisions of clients who bought stay in Tunisia, was a decision: to go or not to go there. In turn for people who just spent holiday in Tunisia, there’ another dilemma – to come back now or wait until the end of their stay. Similar decisions arose before the touroperators. From a sociological point of view, the social sentiment of opinions on outbound tourism to Tunisia reflect company profiles on Facebook (fanpage) of the principal tourist agencies sending customers to the country concerned. The fanpages were in fact sometimes very emotional discourse on line touroperator–client. The aim of the paper is to examine and evaluate the sentiment of statements on fanpages of main tour operators focusing around the question: to go or not to go there (tourist point of view); to continue departures or to cease them (point of view of touroperators). Because of the direct, immediate and honest (sometimes painfully) discussions conducted at company profiles on Facebook, you can glimpse into the motivations of choice for consumers on the one hand, and on the other take a look at and consider the arguments of travel operators.  
Tunezja stanowiła do 2015 roku jeden z głównych kierunków wyjazdów turystycznych Polaków. Jednak zamach terrorystyczny na muzeum w Bardo, szeroko relacjonowany w mass mediach, zmienił wizerunek Tunezji jako bezpiecznego miejsca wypoczynku. Jedną z kluczowych decyzji klientów biur podróży, którzy wykupili pobyt w omawianym kraju, była decyzja: jechać do zarezerwowanego wcześniej miejsca czy zmienić kraj planowanego wypoczynku. Przed podobnym dylematem stanęli organizatorzy turystyki: zawiesić ofertę wypoczynku w omawianym kraju czy uznać, że zamach nie stanie się poważnym czynnikiem wyborów konsumenckich. Celem artykułu jest zbadanie i ocena sentymentu wypowiedzi na profilach firmowych (fanpage’ach) biur podróży wysyłających turystów do Tunezji, ogniskująca się wokół kwestii: jechać – nie jechać. Ze względu na bezpośrednią, natychmiastową i szczerą dyskusję prowadzoną między internautami oraz między internautami a biurem podróży, można przyjrzeć się rzeczywistym przesłankom wyborów dokonywanych w ramach procesu nabywczego w sytuacji kryzysowej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 6, 332; 7-22
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sentiment Classification of Bank Clients’ Reviews Written in the Polish Language
Analiza sentymentu na podstawie polskojęzycznych recenzji klientów banku
Autorzy:
Idczak, Adam Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033889.pdf
Data publikacji:
2021-06-30
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza sentymentu
klasyfikacja dokumentów
textmining
regresja logistyczna
naiwny klasyfikator Bayesa
sentiment analysis
opinion mining
text classification
text mining
logistic regression
naive Bayes classifier
Opis:
It is estimated that approximately 80% of all data gathered by companies are text documents. This article is devoted to one of the most common problems in text mining, i.e. text classification in sentiment analysis, which focuses on determining the sentiment of a document. A lack of defined structure of the text makes this problem more challenging. This has led to the development of various techniques used in determining the sentiment of a document. In this paper, a comparative analysis of two methods in sentiment classification, a naive Bayes classifier and logistic regression, was conducted. Analysed texts are written in the Polish language and come from banks. The classification was conducted by means of a bag‑of‑n‑grams approach, where a text document is presented as a set of terms and each term consists of n words. The results show that logistic regression performed better.
Szacuje się, że około 80% wszystkich danych gromadzonych i przechowywanych w systemach informacyjnych przedsiębiorstw ma postać dokumentów tekstowych. Artykuł jest poświęcony jednemu z podstawowych problemów textminingu, tj. klasyfikacji tekstów w analizie sentymentu, która rozumiana jest jako badanie wydźwięku tekstu. Brak określonej struktury dokumentów tekstowych jest przeszkodą w realizacji tego zadania. Taki stan rzeczy wymusił rozwój wielu różnorodnych technik ustalania sentymentu dokumentów. W artykule przeprowadzono analizę porównawczą dwóch metod badania sentymentu: naiwnego klasyfikatora Bayesa oraz regresji logistycznej. Badane teksty są napisane w języku polskim, pochodzą z banków i mają charakter marketingowy. Klasyfikację przeprowadzono, stosując podejście bag‑of‑n‑grams. W ramach tego podejścia dokument tekstowy wyrażony jest za pomocą podciągów składających się z określonej liczby n wyrazów. Uzyskane wyniki pokazały, że lepiej spisała się regresja logistyczna.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2021, 2, 353; 43-56
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza danych jakościowych
analiza sentymentu
analiza treści
text mining
kodowanie tekstów
przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
naiwny klasyfikator Bayesa
CAQDAS
qualitative data analysis
sentiment analysis
content analysis
coding techniques
natural language processing
RID dictionary
naive Bayes
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies