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使用自然语言处理作为人工智能来分析消费者对广告的看法
随着技术在商业中的出现和融合，营销人员开始投资众多媒体平台来影响消费者的情绪。人工智能已被证明是改变消费者媒体习惯的数字化创新工具之一。由于电子商务的日益发展，传统的广告模式已不足。因此，广告商正在利用人工智能技术来满足当前的需求。因此，需要更深入地了解产品广告，并参考消费者情绪及其影响。当前的研究描述了人工智能在分析消费者注意力、认知和情感方面的贡献。目标产品是三星 Galaxy。当前研究的研究人员采用了 Think-aloud 程序进行数据分析。推文数据集分为 2 类。国际消费者情绪有 30,877 条推文，而巴基斯坦消费者情绪推文数据集有 26,834 条。对于数据分析，作者使用 Nvivo 生成主题。Nvivo 生成词云。使用巴基斯坦推文生成的词云显示，消费者对三星产品的依恋基于情感和注意力，三星产品的首选功能与情感和注意力相关。与此相反，世界其他地区的推文揭示了情感、注意力和认知在选择三星产品时决定了消费者的偏好。这项研究对移动公司针对全球人口很有用。消费者在选择手机时偏好各不相同。本研究将为手机公司提供更好的思路，帮助他们制造面向消费者的手机，从而获得更好的结果。此外，未来的研究应添加更多国家单独的数据，并对发达国家消费者和发展中国家消费者偏好进行比较研究。此外，对消费者有更好了解的公司可以在广告中突出手机最吸引人的功能。
人工智能在股市预测中的应用
摘要：股票市场的特点是波动剧烈、非线性以及内部和外部环境变量的变化。人工智能 (AI) 技术可以检测到这种非线性，从而大大改善预测结果。本文回顾了 148 项利用神经和混合神经技术预测股票市场的研究，这些研究基于使用 NVivo 12 软件获得的 43 个自动编码主题进行分类。我们根据两大类将调查文章分组，即研究特征和模型特征，其中“研究特征”进一步分为涵盖的股票市场、输入数据和研究性质；“模型特征”分为数据预处理、人工智能技术、训练算法和绩效衡量标准。我们的研究结果表明，人工智能技术可以成功地用于研究和分析股票市场活动。最后，我们为潜在的金融市场分析师、人工智能和软计算奖学金制定了研究议程。
人工智能 (AI) 和区块链应用对公司治理的影响：道德视角
本研究采用特定技术和实用的、循序渐进的网络志方法来调查社交媒体网站的在线踪迹，并通过在线半结构化访谈扩展这些在线探索。本研究的研究设计遵循循序渐进的程序，这些程序在方法上是合理的，以确保本研究的严谨性，从而提高本研究的可信度。总的来说，本研究收集了大量数据：34 个带有评论的 LinkedIn 帖子；12 个网络研讨会；22 个 YouTube 视频；19 个视频；10 个播客和 17 个半结构化访谈视频。视频、音频和访谈数据已被转录成共 453065 个单词的文本数据，以便使用 NVivo 软件进行主题分析。已经为数据收集和数据分析的迭代过程分配了足够的时间。分析来回移动，直到达到理论饱和点。本研究中数据中提取的数据结构说明了将分析和数据相匹配的分析声明，以确保所述方法和报告的分析之间具有良好的一致性。
定性研究
背景：直到 2019 年，英国学校的人类乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗接种计划才向 12 至 13 岁的年轻女性（但不向年轻男性）提供，以降低与 HPV 相关的发病率和死亡率。本研究的目的是探索年轻女性在 HPV 疫苗接种计划中能够行使自主权的程度。我们考虑了年轻女性、父母和专业人士的观点，以及这些信息的内容和形式如何影响这些观点。方法：招募工作由英格兰西南部地方当局的医疗保健组织、学校和社区组织协助完成。研究人员在三所学校对 HPV 疫苗接种课程进行了观察。在 2017/18 和 2018/19 项目年度，对 53 名参与者（年轻女性、青春期儿童的父母、学校工作人员和免疫护士）进行了半结构化访谈。访谈以数字方式记录并逐字转录。在 NVivo 软件的帮助下进行了主题分析。
Archittctal空间的品味：Stuyer Pouser感知
摘要：建筑特征的影响对于塑造人类的建筑口味至关重要。这项研究研究了用户对用户的判断而对用户对公共建筑的看法受到用户的社会文化和经济状况的影响。主要研究包括全面的文献综述，然后进行了顺序解释设计，其中有两个部分；在线问卷和访谈。使用SPSS和使用NVivo定性分析的定量分析结果证实，社会经济因素和特征之间存在相当数量的相关性。该研究发现用户财务状况与建筑口味的判断之间的牢固关系。同时，诸如宗教和性别的类别显示了中等的关系。影响建筑口味判断的发现的主要因素是功能，形式，空间，比例，细节和景观感。在其中；功能，空间，细节感和美化环境是设计机构建筑物的最关心的因素。结果将有效地用于设计机构建筑物。关键词：品味，建筑品味的判断，社会文化和经济因素，建筑特征
人工智能（聊天GPT）在技术和通信发展中的作用
本研究调查了 ChatGPT 在人机通信中的作用，重点关注交互属性和用户感知。该研究采用定性方法，包括对 ChatGPT 用户的采访、使用 NVivo 12 Pro 进行词云分析以及观察交互。结果突出了五个经常出现的代码：“聊天”、“人”、“ChatGPT”、“任务”和“通信”。这些发现表明，ChatGPT 既被视为一种交流工具，又被视为一种交流主体，而人工智能素养对于其有效使用至关重要。该研究对理解技术和通信的发展做出了重要贡献，展示了 ChatGPT 改变人机交互的潜力。它展示了 ChatGPT 如何提高效率、创造力和我们对人工智能的理解。该研究还探讨了人与人之间和人与机之间通信的比较，强调了 ChatGPT 在现代通信动态中的独特作用。这项研究强调了将人工智能教育纳入课程的重要性，并为合乎道德和有效地使用 ChatGPT 等人工智能技术提供了明确的指导方针。摘要
批判性话语分析联合国中的恐俄言论...
本文的目的是探讨安东尼·约翰·布林肯 (Antony John Blinken) 在俄罗斯入侵乌克兰后在 2022 年联合国安理会演讲中发表的反俄言论。布林肯的言论暗含着各种反俄语言，尤其是从安全角度，即军队角度。本文在批判性话语研究的框架下使用意识形态二次模型，将安全化理论与宣传概念相结合。使用 NVivo 12 Plus 和 VOS Viewer 应用程序进行数据收集、验证和语言调查。使用的数据来源是通过电子书、新闻、Scopus 和 Google Scholar 期刊进行的文献研究。调查结果发现，布林肯在演讲中的宣传计划试图以负面的方式描绘俄罗斯。显然，布林肯的许多言论都在抹黑俄罗斯，给人一种俄罗斯是共同敌人、入侵乌克兰是共同潜在危险的印象。关键词：美国；安东尼·J·布林肯；联合国安理会；俄罗斯;批判性话语研究；乌克兰
评论文章从飞机维护事故中学习...
本系统综述的目的是强调飞机维护和持续适航管理领域从事件中学习的突出要素。这涉及对 1,000 多种反映不同领域实践的出版物的审查。缓存最终被提炼为 18 种与从事件中学习相关的出版物。文献的系统综述并非详尽无遗，但故意受预定义搜索词参数的约束。使用 NVivo 软件对 18 种提炼的出版物进行了强有力的分析。对这 18 种文献进行批判性和系统性的审查进一步支持了五个编纂主题的发展。对文献的分析揭示了公正文化作为报告和从事件中学习的推动者的好处。此外，它还确定了当前知识体系固有的局限性。最明显的是缺乏与特色行业相关的文献。还强调了从事件中学习的一些障碍。其中最核心的一点是，普遍缺乏对事件令人满意的因果关系的有效关注和实践。目前，许多特色领域所采用的努力似乎都基于无效的传统线性实践。然而，新兴的调查哲学超越了直接的因果关系，为从业者提供了通过新兴公理来考虑因果关系的机会
影响肯尼亚医学院乙肝疫苗接种的因素：一项混合方法研究
背景：乙肝病毒 (HBV) 在撒哈拉以南非洲地区高度流行，70% 至 90% 的人口在 40 岁之前感染。由于职业暴露，包括医护学生 (HCS) 在内的医护工作者 (HCW) 感染 HBV 的风险较高。HCS 尤其面临高风险，因为他们不熟悉感染控制程序，并且对与患者打交道时的风险水平了解不足。尽管有一种有效的疫苗可用，并且肯尼亚卫生部也建议接种，但很少有 HCW 和学生接种疫苗。本研究旨在评估意识、态度、实践和获取因素对肯尼亚医学培训学院 (KMTC) 的 HCS 接种乙肝疫苗的影响。方法：这是一项并行混合方法研究。对于定量部分，使用结构化问卷来评估对 HBV 疾病和疫苗接种的意识、知识、态度和实践。还评估了参与校园中 HBV 疫苗的可及性。进行了两次焦点小组讨论：一次由参与校园的学生代表组成，另一次由教职员工组成。定量数据使用 STATA（版本 15）进行分析，定性数据使用 NVIVO（版本 11）。
Communicable Diseases Intelligence - Comorbidities and confusion: addressing COVID-19 vaccine access and information challenges
在疫情期间，我们开展了一项名为“Coronavax：社区和政府的准备”的混合方法研究项目。我们进行了深入的半结构化定性访谈，以探讨西澳大利亚州 (WA) 居民在 COVID-19 疫苗接种计划期间的态度和经历，按年龄、职业和其他重要特征分组。我们将研究结果转化为政府合作伙伴，我们也分别研究了他们的经历。一个在疫苗接种社会科学和医学方面具有专业知识的跨学科团队在项目期间设计并反复修改了社区访谈时间表，以广义上了解参与者对疫苗接种计划的经历和态度（请参阅开放获取协议中的问题指南）。11 自 2021 年 3 月起，我们通过调查计划 REDCap 邀请人们报名参加 Coronavax 社区研究，使用媒体宣传、口口相传和滚雪球法。 12,13 这项特别研究的重点是 60 岁以下患有合并症的成年人（我们已经为另一项 Coronavax 研究采访了老年人，其中一些人也患有合并症）。14 采访是在 2022 年 1 月至 4 月期间使用视频会议软件进行的，当时所有成年人都有资格接种加强针。采访被录音、完整转录，并使用归纳法在 NVivo 20 中进行分析。