Discovering business information from search engine query data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the feasibility of discovering business information from search engine query data. Specifically the study tried to determine whether search volumes of company names are correlated with the companies’ business performance and position data. Design/methodology/approach – The top 50 US companies in the 2012 Fortune 500 list were included in the study. The following business performance and position data were collected: revenues, profits, assets, stockholders’ equity, profits as a percentage of revenues, and profits as a percentage of assets. Data on the search volumes of the company names were collected from Google Trends, which is based on search queries users enter into Google. Google Trends data were collected in the two scenarios of worldwide searches and US searches. Findings – The study found significant correlations between search volume data and business performance and position data, suggesting that search engine query data can be used to discover business information. Google Trends’ worldwide search data were better than the US domestic search data for this purpose. Research limitations/implications – The study is limited to only one country and to one year of data. Practical implications – Publicly available search engine query data such as those from Google Trends can be used to estimate business performance and position data which are not always publicly available. Search engine query data are timelier than business data. Originality/value – This is the first study to establish a relationship between search engine query data and business performance and position 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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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