Semantische Technologien für den Datenanalyse-Prozess

Für die Beantwortung der Forschungsfrage, inwiefern semantische Technologien die manuelle Codierung von qualitativen Daten substituieren und/oder ergänzen können, wird eine experimentelle Hypothesenprüfung in der Domäne Kundenzufriedenheit eines Finanzdienstleistungsunternehmens dargestellt. Auf der Basis einer traditionellen Analyse von positiven und negativen Kundenaussagen wird eine Verwendung von semantischen Technologien evaluiert. Einerseits wird dabei die Nutzung von vorhandenen Ontologien sowie Kategorien aus dem semantischen Web für eine Substitution der manuellen Codierung oder eine Verbesserung der Prognosegüte mittels 'Semantischer Annotationen' anhand unterschiedlicher Modelle studiert, anderseits die Semantik dieser qualitativen Daten mittels des 'Probabilistic Topic Model'-Verfahrens erfolgreich in die Analyse miteinbezogen. Die Ergebnisse der verschiedenen Varianten und Verfahren werden im Vergleich veranschaulicht. Die Evaluation der prädiktiven Genauigkeit der Modelle wird mithilfe eines Evaluierungsdatensatzes geprüft und die Unterschiede im Hinblick auf statistisch signifikante Abweichungen analysiert.

Autorentext

geboren 1970 in Wien; Magisterstudium d. Betriebswirtschaft u. Doktorat an der Wirtschaftsuniversität Wien mit dem Schwerpunkt Informationswirtschaft. Fachexperte für analytische Statistik, IT Consulting sowie strategische Planung. Er ist als Project Management Professional (PMP) und Senior Process Manager (SPcM) in der Unternehmensberatung tätig.