Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sentiment Analysis basata su valori e aspetti per comprendere le preferenze di acquisto dei consumatori verso prodotti sostenibili del Made in Italy |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Value- and aspect-based sentiment analysis in understanding purchasing preferences towards sustainable Made in Italy products |
| G.S.D. | 13/STAT-01 - STATISTICA |
| S.S.D | STAT-01/A - Statistica |
| Descrizione sintetica in italiano | Il collaboratore dovrà analizzare la letteratura esistente nell'ambito dell'utilizzo di dati testuali per comprendere le preferenze di acquisto dei consumatori verso prodotti sostenibili del Made in Italy. Utilizzerà metodi e modelli statistici per analizzare e rappresentare i documenti di testo, estrarre parole chiave e condurre analisi del contenuto semantico. Calcolerà i pesi delle parole utilizzando metodi computazionali e modelli algoritmici, considerando la struttura dei documenti raggruppati in cluster sulla base di variabili di diversa natura. Impiegherà algoritmi per ottenere rappresentazioni semantiche personalizzate e importerà modelli di linguaggio esterni adattandoli al contesto specifico. Infine, utilizzerà tecniche di visualizzazione basate su tecniche statistiche per la riduzione della dimensionalità delle rappresentazioni vettoriali dei testi e applicherà algoritmi di cluster analysis per identificare gruppi e sottogruppi semantici nei documenti. |
| Descrizione sintetica in inglese | The collaborator will analyze the existing literature on the use of textual data to understand consumer purchasing preferences for sustainable Made in Italy products. He/she will employ statistical methods and models to analyze and represent textual documents, extract keywords, and conduct semantic content analysis. The collaborator will calculate word weights using computational methods and algorithmic models, taking into account the structure of documents grouped into clusters based on various variables. He/she will use algorithms to obtain customized semantic representations and will import external language models, adapting them to the specific context. Finally, the collaborator will employ visualization techniques based on statistical methods to reduce the dimensionality of the vector representations of texts and apply cluster analysis algorithms to identify semantic groups and subgroups within the documents. |
| Data del bando | 13/09/2024 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unibs.it/it/node/10370 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Brescia |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Brescia |
| Sito web | http://www.unibs.it |
| marisa.scaringi@unibs.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 01/10/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |