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Binder, Markus

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 typeThesis of the University of Regensburg (PhD)
Open Access Type:Primary Publication
Date31 October 2025
RefereeProf. Dr. Bernd Heinrich
Date of exam24 July 2025
InstitutionsBusiness, 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)
KeywordseWOM, online consumer reviews, AI, LLM, XAI
Dewey Decimal Classification000 Computer science, information & general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
StatusPublished
RefereedYes, this version has been refereed
Created at the University of RegensburgYes
URN of the UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-779166
Item ID77916

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