Quantum computing for market research
Notice bibliographique
Résumé
The digital ecosystem continues to expand around the world and is revolutionising the way markets are researched. Indeed, consumer experiences are advertised and disseminated through so many channels and media that it has become a major challenge for researchers and marketing practitioners to collect, process and generate valuable information to support strategic and operational decisions. In this article, the authors explore how advances in quantum computing, which can be used to process huge amounts of data quickly and accurately, could offer an unprecedented opportunity for researchers to address the challenges of the digital ecosystem. Three studies are presented to define the state of the art and future expectations of quantum computing in market research and business. By means of a bibliometric analysis of 209 publications and a content analysis of the 30 highest-impact articles, we describe the present landscape, and also forecast the future with the help of in-depth interviews with eight experts. The findings reveal that the US and China are at the forefront of scientific development, but the contributions from four other countries (India, the UK, Canada and Spain) are also in double figures. However, graphical analysis identifies four poles of development: the US orbit, which includes Canada and Spain; the Chinese orbit, which includes India; the UK orbit; and the Australian orbit. In terms of expectations, the experts agree on the opportunities offered by quantum computing, but there is less consensus as to how long it will take to develop.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».