今日のビッグデータの時代では、インターネットのハイパーテキストリンクを通じて、無数の個人、グループ、企業、政府、その他のさまざまな組織形態の主題がインターネットの世界に深く埋め込まれ、インターネットの世界に多くのテキストが残されています。社会、経営、経済、マーケティング、金融、その他のさまざまな分野でインターネットのテキストを研究し、研究対象と研究分野を拡大することができます。以下の内容のほとんどは、3つのドキュメントの翻訳の要約です。説明は非常に明確だと思います。少し理解と拡張を加えました。
1.テキストの作成とその動作モード
- テキストはそのプロデューサーをどのように反映していますか？
- テキストは受信者にどのように影響しますか？
個人、企業（組織）、国（社会）の3つのレベルをカバーするテキスト情報プロデューサープロデューサーとコンシューマーレシーバー。
テキストは影響を反映しており、影響はどちらでもないことに注意してください-または、多くの場合、同時に機能します。
2.テキストデータの使用方法
3.テキスト情報のインデックスは、
定性的と定量的の2つのタイプに大別されます。
オンラインコメントテキスト分析指標などの初期のマーケティング分野は、ほとんどが
- テキストの長さなどの量（例：Godes and Mayzlin 2004; Moe and Trusov2011）
- 感情スコア（価数、レビュースコア）（例：Godes and Silva 2012; Moe and Schweidel 2012; Ying、Feinberg and Wedel 2006）・
- 情報コンテンツなどの差異（例：Godes and Mayzlin 2004）。
ただし、これらの指標は、テキストの豊富さを無視することがよくあります。以下はより有用な指標です
4つのテキスト分析ステップ
5、テキスト分析技術の比較
左から右へ、自動化の度合いはますます高くなり、手動による介入はますます少なくなっています。
データはフレーズ頻度に圧縮され、定性的なテキストデータは定量的な頻度に変換されます。このコースに含まれる内容（xの一部）
- []主題分析定性的
- [x]コンテンツ分析
- [x]辞書
- [x]言葉の袋
- [x]監視、監視された学習テキスト分類の問題
- [x]監視されていないLDAトピックモデルなどの監視されていない
- []自然言語処理関連
文書
[1] Berger、Jonah、Ashlee Humphreys、Stephan Ludwig、Wendy W. Moe、Oded Netzer、DavidA.Schweidel。「部族の団結：マーケティングの洞察のためのテキストの使用。」Journal of Marketing（2019）：0022242919873106。
[2]ケネス・ベノワ。2019年7月16日。「[データとしてのテキスト：概要]（https://kenbenoit.net/pdfs/28データとしてのBenoitテキストドラフト2.pdf）。」Cuirini、Luigi、RobertFranzese編で近日公開予定。政治学と国際関係における研究方法のハンドブック。サウザンドオークス：セージ。
[3] Banks、George C.、Haley M. Woznyj、Ryan S. Wesslen、およびRoxanneL.Ross。「R（およびユーザーフレンドリーなアプリ）でのテキスト分析に関するベストプラクティスの推奨事項のレビュー。」Journal of Business and Psychology 33、no。4（2018）：445-459。