2026-05-27T05:31:24Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/376422026-02-03T11:22:56Zcom_10630_2254col_10630_37953
Peláez-Sánchez, José Ignacio
Martinez Jara, Eustaquio
Vargas, Luis G.
2025-02-03T12:03:49Z
2025-02-03T12:03:49Z
2020
Peláez, J.I., Martínez, E.A. & Vargas, L.G. Products and services valuation through unsolicited information from social media. Soft Comput 24, 1775–1788 (2020). https://doi.org/10.1007/s00500-019-04005-3
https://hdl.handle.net/10630/37642
10.1007/s00500-019-04005-3
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.
eng
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
open access
Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
Redes sociales en internet
Products and services valuation through unsolicited information from social media
journal article