Evaluating Electronic Word-of-Mouth in the Age of Large Language Models – Contributions to Explanatory Models and Explainable AI Approaches for Online Consumer Reviews - University of Regensburg Publication Server

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
Item ID:	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 ...

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 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 ...

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 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.

Evaluating Electronic Word-of-Mouth in the Age of Large Language Models – Contributions to Explanatory Models and Explainable AI Approaches for Online Consumer Reviews

Details

Preview

Export bibliographical data

Abstract (English)

Abstract (English)

Translation of the abstract (German)

Translation of the abstract (German)

Download Statistics

Downloads

More literature (via CORE)

University Library