Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Neves, Francisco Manuel Carujo Tavares das
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/149811
Resumo: Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics
id RCAP_dc7d7fb663b426d6a719489265cb4bb9
oai_identifier_str oai:run.unl.pt:10362/149811
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)UTAUT2Unified theory of acceptance and use of technologySentiment AnalysisText MiningNatural Language ProcessingOnline ReviewsSEMPLSAvaliações OnlineSDG 9 - Industry, innovation and infrastructureSDG 9 - Inovação infraestruturaProject Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsCom o presente trabalho pretende-se estudar se é possível aplicar as metodologias de “Natural Text Language Processing” e “Text Mining” a avaliações obtidas através da internet, usando a informação processada e avaliada, com recurso a “sentiment analysis” no modelo “Unified theory of acceptance and use of technology” (UTAUT2). Refira-se que estudos anteriores focaram-se em usar questionários como fontes de dados para os modelos UTAUT e UTAUT2. No presente trabalho foram utilizadas técnicas de “Natural Language Processing” para determinar a polaridade dos sentimentos reportados em avaliações on-line extraídas de um fórum de anime popular, designado “MyAnimeList” que também possui informação sobre uma grande variedade de séries e filmes de animação japonesa e a avaliação dos mesmos. Os dados respeitantes às informações pessoais e às avaliações foram extraídos e considerados mediante a sua polaridade, sendo analisados posteriormente utilizando métodos de “structural equation modelling” (SEM) e “partial least squares” (PLS). Do estudo efetuado descobrimos que, embora o modelo UTAUT2 passe nos critérios do modelo de medição, possui valor explicativo baixo, necessitando de melhorias para ser completamente aplicável.This study aims to discover whether it’s possible to apply Natural Language Processing and Text Mining to unprocessed raw data available online and use the processed and scored information, using Sentiment Analysis, with the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2) model. Previous studies have focused on using surveys and questionnaires as sources of data for the UTAUT and UTAUT2 model. This study uses Natural Language Processing techniques to determine the polarity of sentiments found in online reviews extracted from the popular anime forum, “MyAnimeList”, a website that also holds information on a multitude of animated shows and movies from Japan and reviews on said media. Data regarding user information and review content was extracted and scored, with it being analysed later using structural equation modelling (SEM) and partial least squares (PLS) methods. We found that whilst the UTAUT2 model passed the measurement model criteria, it has a low explaining power, therefore meaning it would require further tweaking to be totally usable.Oliveira, Tiago André Gonçalves Félix deMoro, SérgioRUNNeves, Francisco Manuel Carujo Tavares das2023-02-28T16:28:26Z2023-01-262023-01-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/149811TID:203238842enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T05:31:40Zoai:run.unl.pt:10362/149811Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:53:52.602530Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
title Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
spellingShingle Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
Neves, Francisco Manuel Carujo Tavares das
UTAUT2
Unified theory of acceptance and use of technology
Sentiment Analysis
Text Mining
Natural Language Processing
Online Reviews
SEM
PLS
Avaliações Online
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 9 - Inovação infraestrutura
title_short Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
title_full Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
title_fullStr Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
title_full_unstemmed Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
title_sort Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)
author Neves, Francisco Manuel Carujo Tavares das
author_facet Neves, Francisco Manuel Carujo Tavares das
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Oliveira, Tiago André Gonçalves Félix de
Moro, Sérgio
RUN
dc.contributor.author.fl_str_mv Neves, Francisco Manuel Carujo Tavares das
dc.subject.por.fl_str_mv UTAUT2
Unified theory of acceptance and use of technology
Sentiment Analysis
Text Mining
Natural Language Processing
Online Reviews
SEM
PLS
Avaliações Online
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 9 - Inovação infraestrutura
topic UTAUT2
Unified theory of acceptance and use of technology
Sentiment Analysis
Text Mining
Natural Language Processing
Online Reviews
SEM
PLS
Avaliações Online
SDG 9 - Industry, innovation and infrastructure
SDG 9 - Inovação infraestrutura
description Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-02-28T16:28:26Z
2023-01-26
2023-01-26T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10362/149811
TID:203238842
url http://hdl.handle.net/10362/149811
identifier_str_mv TID:203238842
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799138128947052544

Registros relacionados