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Enregistrement W2042000703 · doi:10.1108/03090560810877196

Using open source data in developing competitive and marketing intelligence

2008· article· en· W2042000703 sur OpenAlexaff
Craig S. Fleisher

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive intelligenceBusiness intelligenceMarketing researchOriginalityMarketingMarketing strategyCompetitive advantageKnowledge managementMarketing managementProcess (computing)Computer scienceDigital marketingBusinessData scienceQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The paper seeks to show how the increasingly popular use of data and information acquired from open sources (OS) impacts competitive and marketing intelligence (C/MI). It describes the current state of the art in analysis efforts of open source intelligence (OSINT) in business/commercial enterprises, examines the planning and execution challenges organizations are experiencing associated with effectively using and fusing OSINT in C/MI decision‐making processes, and provides guidelines associated with the successful use of OSINT. Design/methodology/approach This is a descriptive, conceptual paper that utilizes and develops arguments based on the search of three unclassified bodies of literature in competitive and marketing intelligence, intelligence processing and marketing analysis. Findings Open sources are useful in marketing analyses because they can be easily accessible, inexpensive, quickly accessed and voluminous in availability. There are several conceptual and practical challenges the analyst faces in employing them. These can be addressed through awareness of these issues as well as a willingness to invest resources into studying how to improve the data gathering/analysis interface. Practical implications Marketing analysts increasingly rely on open sources of data in developing plans, strategy and tactics. This article provides a description of the challenges they face in utilizing this data, as well as provides a discussion of the effective practices that some organizations have demonstrated in applying and fusing open sources in their C/MI analysis process. Originality/value There are very few papers published focusing on applying OSINT in enterprises for competitive and marketing intelligence purposes. More uniquely, this paper is written from the perspective of the marketing analyst and how they use open source data in the competitive and marketing sense‐making process and not the perspective of individuals specialized in gathering these data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,194
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,194
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0250,032
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0300,033
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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