Inteligencia artificial, redes sociales y gestión de la cadena de suministro: el camino a seguir
Autores: Khatua, Apalak; Khatua, Aparup; Chi, Xu; Cambria, Erik
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Inteligencia artificial, redes sociales y gestión de la cadena de suministro: el camino a seguir
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Gestión de la cadena de suministro
Plataformas de redes sociales
Aplicaciones basadas en IA
Análisis de sentimientos
Extracción de información
Análisis de sentimientos contextualizados
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La gestión de la cadena de suministro (SCM) es una red compleja de múltiples entidades que van desde socios comerciales hasta consumidores finales. Estos interesados utilizan con frecuencia plataformas de redes sociales, como Twitter y Facebook, para expresar sus opiniones e inquietudes. Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial, como el análisis de sentimientos, nos permiten extraer información relevante de estas deliberaciones. Sostenemos que la aplicación específica del contexto de la IA, en comparación con enfoques genéricos, es más eficiente para obtener ideas significativas de los datos de redes sociales para la SCM. Presentamos una descripción conceptual de técnicas prevalentes y recursos disponibles para la extracción de información. Posteriormente, hemos identificado áreas específicas de la SCM donde el análisis de sentimientos consciente del contexto puede mejorar la eficiencia general.
Descripción
La gestión de la cadena de suministro (SCM) es una red compleja de múltiples entidades que van desde socios comerciales hasta consumidores finales. Estos interesados utilizan con frecuencia plataformas de redes sociales, como Twitter y Facebook, para expresar sus opiniones e inquietudes. Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial, como el análisis de sentimientos, nos permiten extraer información relevante de estas deliberaciones. Sostenemos que la aplicación específica del contexto de la IA, en comparación con enfoques genéricos, es más eficiente para obtener ideas significativas de los datos de redes sociales para la SCM. Presentamos una descripción conceptual de técnicas prevalentes y recursos disponibles para la extracción de información. Posteriormente, hemos identificado áreas específicas de la SCM donde el análisis de sentimientos consciente del contexto puede mejorar la eficiencia general.