Sistemas de Reputação do Mercado de Plataformas Online

Esta pesquisa investiga a relação entre a pontuação da revisão de texto, duração da revisão, comportamento do agente e aplicações de transferência-aprendizagem através da construção de uma medida quantitativa com revisões de texto online da Airbnb. O primeiro ensaio foca o estudo dos efeitos da duração da revisão sobre a pontuação da revisão de texto. Ele constrói pontuações numéricas de revisão de texto aplicando técnicas de análise de texto e aprendizagem mecânica a mais de três milhões de revisões de texto geradas por usuários na Airbnb. Com as notas de revisão de texto, este ensaio analisa o impacto da duração da revisão nas notas de revisão de texto e obtém insights sobre a relação entre a pontuação da revisão de texto, a duração da revisão, a idade da revisão e o revisor ativo. Ele encontra uma relação invertida em forma de U entre a duração da revisão e as pontuações da revisão de texto e uma tendência de longo prazo para a redução da duração da revisão de texto em todas as plataformas online. Esta pesquisa contribui para o campo da reputação online ao construir uma medida inovadora de reputação de revisão de texto e um grande corpus de revisões online (ou seja, base de conhecimentos da Airbnb review), investigando os efeitos da duração da revisão nas pontuações de revisão de texto e revelando uma tendência de longo prazo da duração da revisão da plataforma online. O segundo ensaio examina

Esta pesquisa investiga a relação entre a pontuação da revisão de texto, duração da revisão, comportamento do agente e aplicações de transferência-aprendizagem através da construção de uma medida quantitativa com revisões de texto online da Airbnb. O primeiro ensaio foca o estudo dos efeitos da duração da revisão sobre a pontuação da revisão de texto. Ele constrói pontuações numéricas de revisão de texto aplicando técnicas de análise de texto e aprendizagem mecânica a mais de três milhões de revisões de texto geradas por usuários na Airbnb. Com as notas de revisão de texto, este ensaio analisa o impacto da duração da revisão nas notas de revisão de texto e obtém insights sobre a relação entre a pontuação da revisão de texto, a duração da revisão, a idade da revisão e o revisor ativo. Ele encontra uma relação invertida em forma de U entre a duração da revisão e as pontuações da revisão de texto e uma tendência de longo prazo para a redução da duração da revisão de texto em todas as plataformas online. Esta pesquisa contribui para o campo da reputação online ao construir uma medida inovadora de reputação de revisão de texto e um grande corpus de revisões online (ou seja, base de conhecimentos da Airbnb review), investigando os efeitos da duração da revisão nas pontuações de revisão de texto e revelando uma tendência de longo prazo da duração da revisão da plataforma online. O segundo ensaio examina