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Evaluating Electronic Word-of-Mouth in the Age of Large Language Models – Contributions to Explanatory Models and Explainable AI Approaches for Online Consumer Reviews
Binder, Markus
(2025)
Evaluating Electronic Word-of-Mouth in the Age of Large Language Models – Contributions to Explanatory Models and Explainable AI Approaches for Online Consumer Reviews.
PhD, Universität Regensburg.
Date of publication of this fulltext: 31 Oct 2025 08:25
Thesis of the University of Regensburg
DOI to cite this document: 10.5283/epub.77916
Abstract (English)
The importance of online consumer reviews for the success of products and services is widely recognized. That is, research has shown that online consumer reviews considerably impact sales of businesses. Online consumer reviews contain valuable information not only in structural form such as star ratings, but especially in the review texts. To utilize this textual information for actionable ...
The importance of online consumer reviews for the success of products and services is widely recognized. That is, research has shown that online consumer
reviews considerably impact sales of businesses. Online consumer reviews contain valuable information not only in structural form such as star ratings, but especially in the review texts. To utilize this textual information for actionable insights, the dissertation at hand provides methodological contributions. Moreover, Explainable AI (XAI) approaches to proposed to rationalize outputs of Large Language Models (LLMs) here.
Translation of the abstract (German)
Die Bedeutung von Online-Kundenrezensionen für den Erfolg von Produkten und Dienstleistungen ist weithin anerkannt. Die Forschung hat gezeigt, dass Online-Kundenrezensionen den Umsatz von Unternehmen erheblich beeinflussen. Diese Rezensionen enthalten wertvolle Informationen nicht nur in strukturierter Form, wie zum Beispiel Sternebewertungen, sondern insbesondere in den Reviewtexten. Um diese ...
Die Bedeutung von Online-Kundenrezensionen für den Erfolg von Produkten und Dienstleistungen ist weithin anerkannt. Die Forschung hat gezeigt, dass Online-Kundenrezensionen den Umsatz von Unternehmen erheblich beeinflussen. Diese Rezensionen enthalten wertvolle Informationen nicht nur in strukturierter Form, wie zum Beispiel Sternebewertungen, sondern insbesondere in den Reviewtexten. Um diese textuellen Informationen für betriebswirtschaftliche Erkenntnisse nutzbar zu machen, liefert die vorliegende Dissertation methodische Beiträge. Darüber hinaus werden Ansätze der Erklärbaren KI (XAI) vorgeschlagen, um die Ausgaben von Großen Sprachmodellen (LLMs) dabei zu rationalisieren.
Involved Institutions
Details
| Item type | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
| Open Access Type: | Primary Publication |
|---|---|
| Date | 31 October 2025 |
| Referee | Prof. Dr. Bernd Heinrich |
| Date of exam | 24 July 2025 |
| Institutions | Business, Economics and Information Systems > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) Informatics and Data Science > Department Information Systems > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich) |
| Keywords | eWOM, online consumer reviews, AI, LLM, XAI |
| Dewey Decimal Classification | 000 Computer science, information & general works > 004 Computer science 300 Social sciences > 330 Economics |
| Status | Published |
| Refereed | Yes, this version has been refereed |
| Created at the University of Regensburg | Yes |
| URN of the UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-779166 |
| Item ID | 77916 |
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