文本分析在经管领域中的应用概述

Original 大邓大邓和他的Python 2022-07-09

收录于合集 #Python文本数据分析 123个

Python部分上课时间为6月29日-7月2日，感兴趣的童鞋欢迎关注

在大数据的今天，通过互联网超文本链接，无数的个人、团体、公司、政府等不同组织形态的主体均深深嵌入到互联网世界，在网络世界中留下了大量的文本。社会、管理、经济、营销、金融等不同学科，均可以研究网络上海量的文本，扩宽的研究对象和研究领域。下面大部分内容是三份文档翻译汇总而来，我觉得讲的挺明白的，其中加入了我的一点点理解和扩充。

一、文本产生及其作用方式

How text reflects its producer？
How text impacts its receiver？

文本信息的 生产者producer 与 消费者receiver ，涵盖 个人、公司(组织)、国家(社会) 三个层面。

需要注意的是文本的 反映reflects 和 影响impacts 并不是非此即彼，往往会同时起作用。

二、如何使用文本数据

三、文本信息的指标

粗略的分，文本信息可以分为定性与定量两种类型

早先的营销领域，如在线评论文本分析指标多为

数量，如文本长度(e.g., Godes and Mayzlin 2004; Moe and Trusov2011)
情感得分(效价，评论评分) (e.g., Godes and Silva 2012; Moe and Schweidel 2012; Ying, Feinberg and Wedel 2006)·
方差，如信息墒(e.g., Godes and Mayzlin 2004).

然而如今这些指标经常忽略了文本的丰富度。以下几种是更好用的指标

四、文本分析步骤

五、文本分析技术对比

从左向右，自动化程度越来越高，人工介入的越来越少

据被压缩成词组频数，定性的文本数据转化为定量的频数。本课程中会涉及到的内容(x到的部分)

[ ] Thematic Analysis 定性
[x] Content Analysis
[x] Dictionary
[x] Bag of words 词袋法
[x] Supervised ，监督学习文本分类问题
[x] Unsupervised，如非监督LDA话题模型
[ ] Natural language processing

相关文献

[1]Berger, Jonah, Ashlee Humphreys, Stephan Ludwig, Wendy W. Moe, Oded Netzer, and David A. Schweidel. "Uniting the tribes: Using text for marketing insight." Journal of Marketing (2019): 0022242919873106.
[2]Kenneth Benoit. July 16, 2019. “[Text as Data: An Overview](https://kenbenoit.net/pdfs/28 Benoit Text as Data draft 2.pdf).” Forthcoming in Cuirini, Luigi and Robert Franzese, eds. Handbook of Research Methods in Political Science and International Relations. Thousand Oaks: Sage.
[3]Banks, George C., Haley M. Woznyj, Ryan S. Wesslen, and Roxanne L. Ross. "A review of best practice recommendations for text analysis in R (and a user-friendly app)." Journal of Business and Psychology 33, no. 4 (2018): 445-459.