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Investigadores/as Institucionales

Ordieres Meré J.Autor o Coautor

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12 de mayo de 2020
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Artículo
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Electronic word-of-mouth effects on studio performance leveraging attention-based model

Publicado en: NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS. 32 (23): 17601-17622 - 2020-12-01 32(23), DOI: 10.1007/s00521-020-04937-0

Autores:

Liu, Yang; Fei, Hao; Zeng, Qingguo; Li, Bobo; Ma, Lili; Ji, Donghong; Ordieres Mere, Joaquin
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Afiliaciones

South China Normal Univ, Sch Math Sci, Guangzhou 510631, Peoples R China - Autor o Coautor
South China Normal University - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Ind Engn Business Adm & Stat, Escuela Tecn Super Ingenieros Ind, E-28006 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Wuhan Univ, Econ & Management Sch, Wuhan 430072, Peoples R China - Autor o Coautor
Wuhan Univ, Sch Cyber Sci & Engn, Wuhan 430072, Peoples R China - Autor o Coautor
Wuhan University - Autor o Coautor
Zhongnan Univ Econ & Law, Wenlan Sch Business, Wuhan 430073, Peoples R China - Autor o Coautor
Zhongnan University of EcoNomics and Law - Autor o Coautor
Ver más

Resumen

© 2020, Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature. While existing studies have established the relationship between electronic word-of-mouth (eWOM) and studio performance, limited research has been conducted to demonstrate how the attention-based model applies to the motion picture industry. In this study, examining a review corpus of seven Hollywood studios, we proved that deep learning with the attention mechanism has the best accuracy in both eWOM and stock price movement. We present both a hierarchical two-layer attention network and hierarchical convoluted attention network (HCAN), which quantify the importance of crucial eWOM features in capturing valuable information from audience members’ reviews. Further, comparing the two case studies, we determined that the HCAN model is superior to both machine learning and attention-based models. Our work helps to highlight the business value of the attention-based model and has implications for studio business decisions.
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Palabras clave

Attention mechanismAudience reviewDeep learningElectronic word-of-mouthStock market

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2020, se encontraba en la posición 31/139, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-09:

  • Google Scholar: 20
  • WoS: 14
  • Scopus: 17
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-09:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 41.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 40 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/62512/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 364
  • Descargas: 419
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Liu Y) y Último Autor (ORDIERES MERE, JOAQUIN BIENVENIDO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Liu Y.

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