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Federico Mangio’.E’ possibile individuare una selezione di articoli, manuali per chi – come me – fa text analysis in modo artigianale e vorrebbe seguire un processo più strutturato e affidabile?
Sarebbe utile anche qualche best-in-class, ovvero due o tre esempi di paper che si distinguono per il rigore metodologico e la robustezza dell’impianto.
Buongiorno Prof.
dopo qualche problema tecnico riproviamo a rispondere.
Esiste una serie di articoli che costituisce un’ottima guida, soprattutto per comprendere come impostare in modo rigoroso l’analisi di dati non strutturati.
Inizio dal paper di Humphreys & Wang (2018), pubblicato su JCR, che propone una checklist strutturata e offre interessanti parallelismi per chi è abituato a lavorare con differenti metodi di ricerca.
Carissimi,
colgo l’occasione per proporre una selezione di letture e risorse che rappresentano alcuni dei principali filoni nell’ambito della automated text analysis, con un focus su applicazioni nel marketing, nell’analisi dei consumi e nei contesti digitali.
Berger, J., Humphreys, A., Ludwig, S., Moe, W. W., Netzer, O., & Schweidel, D. A. (2020). Uniting the tribes: Using text for marketing insight. Journal of marketing, 84(1), 1-25.
Boegershausen, J., Datta, H., Borah, A., & Stephen, A. T. (2022). Fields of gold: Scraping web data for marketing insights. Journal of Marketing, 86(5), 1-20
Tirunillai, S., & Tellis, G. J. (2014). Mining marketing meaning from online chatter: Strategic brand analysis of big data using latent Dirichlet allocation. Journal of Marketing Research, 51(4), 463–479
Naturalmente, questo è solo un punto di partenza. Invitiamo a contribuire con ulteriori letture, domande di ricerca, esperienze pratiche e riflessioni su strumenti e approcci per analizzare i dati non strutturati.
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