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   <dc:title>Products and services valuation through unsolicited information from social media</dc:title>
   <dc:creator>Peláez-Sánchez, José Ignacio</dc:creator>
   <dc:creator>Martinez Jara, Eustaquio</dc:creator>
   <dc:creator>Vargas, Luis G.</dc:creator>
   <dc:subject>Redes sociales en internet</dc:subject>
   <dcterms: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.&#xd;
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.&#xd;
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.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2025-02-03T12:03:49Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2025-02-03T12:03:49Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2025-02-03T12:03:49Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2020</dcterms:issued>
   <dc:type>journal article</dc:type>
   <dc:identifier>Peláez, J.I., Martínez, E.A. &amp; 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</dc:identifier>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/37642</dc:identifier>
   <dc:identifier>10.1007/s00500-019-04005-3</dc:identifier>
   <dc:language>eng</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
   <dc:publisher>Springer Nature</dc:publisher>
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