Products and services valuation through unsolicited information from social media

Abstract

El artículo "Products and Services Valuation through Unsolicited Information from Social Media", publicado en Soft Computing (2020), aborda la problemática de la fiabilidad en la valoración de productos y servicios en plataformas digitales. Actualmente, los sistemas de reputación online emplean escalas discretas como estrellas o "likes", los cuales pueden ser manipulables y no siempre reflejan con precisión la opinión real de los consumidores. Para solucionar esta limitación, en este trabajo se presenta el Quorum Valuation Opinion Reputation Index (QV-ORI), un modelo basado en el análisis de opiniones no solicitadas extraídas de redes sociales. Este índice emplea procesamiento de lenguaje natural (NLP) y operadores de agregación de mayoría (ISMA-OWA) para construir intervalos de valoración más representativos y reducir sesgos. El trabajo combina metodologías de minería de opiniones, teoría de la decisión y soft computing, proporcionando una alternativa más robusta y fiable para la evaluación de productos y servicios en entornos digitales. Los resultados muestran que QV-ORI mejora la representatividad de las opiniones y reduce la influencia de valoraciones extremas o sesgadas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la toma de decisiones basada en la reputación online.