Internet ha dado a casi todos una voz muy pública y la oportunidad de ofrecer su opinión sobre casi todos los temas de una manera que antes no era posible.
Ahora, investigación publicada en el Revista internacional de conocimiento e inteligencia web demuestra cómo las reseñas de productos de consumo publicadas en Internet podrían analizarse a través de técnicas de minería de datos y permiten a los diseñadores encontrar formas de mejorar un producto determinado o incluso agregar características que no se le habían ocurrido al fabricante.
Ismail Art Yagci y Sanchoy Das, del Departamento de Ingeniería Mecánica e Industrial, del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey, en Newark, EE. UU., Explican cómo las revisiones web son una fuente de inteligencia de productos fácilmente disponible y sugieren que dichas revisiones pueden contener indicadores significativoscon respecto a los pros y los contras de un diseño o características que son redundantes, no deseadas o faltantes. A la luz de esto, el equipo presenta un método de relación diseño-característica-opinión-causa DFOC que puede extraer inteligencia de diseño de revisiones web no estructuradas.
Los gerentes de desarrollo de productos tienen el desafío constante de aprender sobre la experiencia del consumidor con su producto y descubrir los detalles de qué tan bien o qué tan mal se está desempeñando un producto en manos de esos consumidores. Investigación de mercado convencional, que puede incluir pruebas de prototipo, campoLas pruebas y la evaluación independiente son costosas, requieren mucho tiempo y son limitadas en cuanto a la cantidad de datos que pueden devolver La llegada de Internet y, en particular, la idea de sitios web interactivos 2.0, redes sociales y redes en línea y un auge en nuestra necesidad general.compartir nuestras opiniones ha abierto un enfoque completamente nuevo para tales pruebas basado en lo que se podría llamar "revisión colectiva"
Los investigadores explican cómo su método DFOC construye primero una base de datos de revisión web basada en oraciones y luego extrae esa base de datos para identificar las características de diseño que son de interés tanto para los diseñadores como para los usuarios. A continuación, extrae y estima el significado y la polaridad de la opinión del cliente yidentifica los factores subyacentes que pueden haber dado lugar a una opinión particular. El sistema DFOC utilizó un procedimiento de minería de opinión basado en reglas de asociación para capturar y extraer relaciones sustantivo-adjetivo y sustantivo-verbo.
La minería de opinión no es completamente nueva, pero el equipo ha demostrado una fuerte prueba de principio con su método DFOC en el diseño de automóviles en características tales como potencia del motor, ahorro de combustible, seguridad, confort, escape, sistema de sonido, diseño de interiores, etc.El enfoque DFOC identificó 42 características de interés, muchas de las cuales no se especifican comúnmente en el diseño de automóviles y, sin embargo, son de interés o preocupación para los conductores ". Esto implica que un análisis de tipo DFOC amplía el conjunto de análisis de características de diseño y, por lo tanto, hace que la inteligencia sea aún másvalioso ", dice el equipo. También han demostrado cómo puede superar varios de los problemas inherentes a las técnicas anteriores.
Señalan que su método DFOC podría mejorar la eficiencia creativa al identificar opiniones negativas en las primeras etapas del proceso de diseño y, por lo tanto, ayudar a canalizar el esfuerzo a las áreas donde los diseñadores pueden tener el mayor impacto en la opinión del consumidor sobre productos futuros. El enfoque podríaTambién mejorar la competitividad al acortar el tiempo de entrega para la introducción de nuevos productos o servicios, reducir los costos de diseño y mejorar la calidad y la confiabilidad de los productos y servicios.
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Materiales proporcionados por Editores de Inderscience . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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