Исследование использует глубокий анализ текста, чтобы улучшить исследование рынка относительно стартапов

«Промышленные гиганты как Google, Microsoft и Yahoo тратят десятки миллиардов долларов в год на приобретение меньших фирм для входа в рынок, стратегической интеллектуальной собственности и талантливых сотрудников, но сталкиваются с реальной идентификацией проблемы компании с правильными продуктами или технологией в обширной вселенной запуска», сказал Джин Му Ли, доцент UTA Информационных систем и операционного менеджмента.«Наш новый подход использует большую аналитику данных и метод глубокого анализа текста, названный темой, моделирующей, чтобы определить потенциальные матчи», добавил Ли. «Анализируя неструктурированные, общедоступные описания бизнеса любых стартапов, мы можем определить количество бизнеса любых двух фирм, географического, инвестор и социальная близость, и оттуда определить потенциальные цели слияний и поглощений».

Исследователи продемонстрировали применимость своего исследования, развивая облачную информационную систему на основе их метода и даже запустили новую компанию, Topic Technologies, которая использует систему, чтобы предложить услуги по исследованию рынка на конкурентах, инвесторах, целях приобретения и потенциальных деловых партнерах к компаниям и стартапам через сектор высокой технологии.Мэри Уайтсайд, временный председатель Информационных систем и операционного менеджмента в Колледже UTA Бизнеса, подчеркнула, что это исследование является неотъемлемой частью стратегического внимания UTA на управляемое данными открытие в рамках Стратегического плана 2020: Смелые Решения | Глобальное Воздействие.«Это исследование демонстрирует потенциальное преобразование, которое большая аналитика данных может принести к бизнес-анализу с использованием внешних источников данных и глубоким анализом текста, который сказал Уайтсайд. «Моделирование темы предоставляет предпринимателям, венчурным капиталистам и аналитикам новый способ провести постоянно изменяющийся пейзаж слияний и поглощений».

Для начального анализа исследователи использовали общедоступную информацию от базы данных CrunchBase запуска по 24 382 компаниям, подавляющее большинство которых были частные, молодые стартапы. Для каждой компании они приняли во внимание headquarter местоположение, промышленный сектор, соучредителей, членов правления, ведущих сотрудников, инвестиции и описание бизнеса, которое обычно ограничивалось одним или несколькими параграфами на ключевых фактах о продуктах компаний, рынках и технологиях.Они тогда использовали метод глубокого анализа текста, названный моделированием темы, которое анализирует язык, используемый в описаниях бизнеса стартапов вокруг общих продуктов, технологий и рынков. Деловая близость стартапов была тогда определена количественно на основе подобия этих описаний темы.

Вероятность возможного слияния между двумя компаниями была тогда вычислена, приняв во внимание деловую близость, географическую близость, социальные связи между людьми в этих двух фирмах и общей собственности инвестора, отразив решительно сетевую природу мира запуска.«Этот управляемый данными, основанный на аналитике подход оказался эффективным при объяснении слияний и поглощений в мире запуска и дополнений существующие наборы инструментов для измерения деловой близости», сказал Ли. «Наша система особенно соответствующая, когда фирмы при исследовании небольшие и частные так промышленная классификация в в основном недоступном, который имеет место для стартапов».Ли и его co-исследователи Чжань (Майкл) Ши, доцент Информационных систем в Школе бизнеса В.П.

Кери в Университете штата Аризона и Эндрю Винстоне, профессоре Стула Хью Каллена в Школе бизнеса Маккомбса в Техасском университете в Остине, также издают их исследование в ведущих Информационных системах управления журналами Ежеквартально как «К Лучшей Мере Деловой Близости: Тема, Моделирующая для Промышленной Разведки». Бумага предстоящая, но в настоящее время доступная как предварительная печать.В дополнение к его научному исследованию у Ли есть обширный промышленный опыт в Samsung Electronics, AT&T Labs, Intel и Goldman Sachs.

Его исследовательские интересы включают крупномасштабную аналитику данных с заявлениями на мобильных экосистемах, социальным сетевым анализом и интернет-безопасностью. Он имеет десять патентов в мобильной технологии.Исследовательские интересы Ши отражают интерфейс экономики и вычисления, с применениями в социальных сетях, рынках онлайн и инновациях. Его исследование было издано в многочисленных главных академических журналах и конференциях.

Whinston – профессор Стула Хью Каллена в информации, Риске и Операционном Отделе управления в Школе бизнеса Маккомбса в Техасском университете в Остине. Он – также директор в Центре Исследования в Электронной коммерции.


Блог Александрии