Search results

1

Internet Rzeczy – zjawisko rewolucjonizujące życie. Znajomość tej technologii i jej zagrożeń wśród osób 30+

100%

Pawłowska O.

Edukacja Ustawiczna Dorosłych

|

2020

|

issue 2

147-161

EN

The Internet of Things (IoT) is a technology that surrounds us from every angle. It is used in many areas of life. It seems to make our life easier, but also raises concerns, especially in the area of privacy. The article presents the results of research on the awareness of respondents regarding the existence of the Internet of Things and the willingness and the need to use devices and solutions based on this technology.

PL

Internet Rzeczy to technologia, która otacza nas z każdej strony. Wykorzystywana jest w wielu obszarach życia. Wydaje się być ułatwieniem, ale także budzi obawy, szczególnie w obszarze prywatności. W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczące świadomości badanych w zakresie istnienia Internetu Rzeczy (IoT) oraz chęci i potrzeby wykorzystywania urządzeń i rozwiązań bazujących na tej technologii.

2

Transnational TV Series Adaptations: What Artificial Intelligence Can Tell Us About Gender Inequality In France And The US

94%

Digeon L., Amin A.

Media Literacy and Academic Research

|

2021

|

vol. 4

|

issue 1

6-23

EN

The present research analyzes the inequality of gender representation in transnational TV series. For this purpose, a content analysis was carried out on 18 episodes of the US crime show Law & Order: Criminal Intent and its French adaptation Paris Enquêtes Criminelles. To conduct this research, we used the artificial intelligence toolkit the Möbius Trip, which is equipped with a gender and emotion recognition feature and relies on big data. The main findings indicate that male characters overwhelmingly dominate the onscreen time equally in both the US and the French versions. The data also show that male characters are more emotionally expressive and that women tend to display a wider range of emotions. The French characters are slightly more emotionally expressive than their American counterparts. The data also suggest that male characters tend to display violent behavior and that female characters tend to be portrayed as a victim in both versions of the show. The emotions-related results show a trend, but the difference of emotions between male and female characters and between the French and American cultures remain fairly narrow.

3

Is Big Data a Paradigm Challenge to Information Science?

84%

Jacobfeuerborn B.

Zagadnienia Informacji Naukowej - Studia Informacyjne

|

2013

|

vol. 51

|

issue 2(102)

52-63

EN

PURPOSE/THESIS: The purpose of the paper is twofold: (i) to argue that fundamental ideas are the most important tokens in scientific and engineering endeavours rather than specific methods, procedures, metrics and artefacts; new ideas and concepts are transformative forces of how we understand science, its role in society and how we lead scientific research; and (ii) to identify the challenges and opportunities the emerging concept of big data brings about to information science. APPROACH/METHODS: In order to investigate the impact of the new ideas in science, we follow Thomas Kuhn’s approach presented in his landmark book The Structure of Scientific Revolutions according to which science develops by leaps, which he dubbed paradigm leaps, that are qualitative changes of the ways the world is conceptualised and understood. RESULTS AND CONCLUSIONS: As a result of our investigation we identified four major paradigm leaps. The paper shortly depicts three paradigms that are already a canonical part of the past and contemporary science, and then a budding fourth paradigm that is still in statu nascendi, in its nascent stage, is described. We begin with Plato and Aristotle (first paradigm), and then through Francis Bacon (second paradigm), John von Neumann (third paradigm) we shall arrive at big data and knowledge discovery by means of computer facilities (potentially a fourth paradigm). ORIGINALITY/VALUE: It is believed that the fourth paradigm can help information technology become a partner on a par with humans in scientific and other research endeavours going far beyond its present role of being mainly a mechanism to store, process, and disseminate information. It is argued also that the fourth paradigm is a challenge to information science in both its main dimensions: (i) development of its foundations and methodologies by studying information phenomena reflected in very large datasets, and (ii) providing users with the needed information and knowledge derived from very large datasets.

PL

CEL/TEZA: Cel artykułu jest dwojaki: (i) uzasadnienie tezy, że podstawowe idee są ważniejsze w kształtowaniu przedsięwzięć naukowych i inżynierskich niż określone metody, procedury, miary i artefakty; nowe idee i pojęcia są siłami transformacji naszego rozumienia nauki, jej roli w społeczeństwie i sposobów prowadzenia badań; (ii) wskazanie wyzwań i możliwości, które dla nauki o informacji niesie rozwijające się pojęcie „big data”. KONCEPCJA/METODY BADAŃ: Badając oddziaływanie nowych idei w nauce przyjęliśmy podejście Thomasa Kuhna przedstawione w słynnej książce Struktura rewolucji naukowych, zgodnie z którym nauka rozwija się cyklami, nazwanymi przez niego paradygmatami, które jakościowo zmieniają sposób konceptualizacji i rozumienia świata. WYNIKI I WNIOSKI: Rezultatem badań jest wskazanie czterech głównych paradygmatów. W artykule krótko przedstawiono trzy paradygmaty, które dziś stanowią kanoniczną część przeszłej i współczesnej nauki, a następnie opisano obiecujący paradygmat czwarty, pozostający jeszcze in statu nascendi, w fazie kształtowania się. Rozpoczęliśmy od Platona i Arystotelesa (pierwszy paradygmat), następnie poprzez Francisa Bacona (drugi paradygmat), Johna von Neumanna (trzeci paradygmat), dotarliśmy do „big data” i odkrywania wiedzy za pomocą narzędzi komputerowych (potencjalnie czwarty paradygmat). ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚC POZNAWCZA: Wyrażono przekonanie, że czwarty paradygmat może pomóc w przekształceniu technologii informacyjnej w równorzędnego partnera ludzi w przedsięwzięciach naukowych i innych zamierzeniach badawczych, partnera znacznie wykraczającego poza jej obecną rolę – głównie mechanizmu przechowywania, przetwarzania i rozpowszechniania informacji. Uzasadniono także opinię, że czwarty paradygmat stanowi wyzwanie dla nauki o informacji w obu jej podstawowych wymiarach; (i) rozwijania jej podstaw teoretycznych i metodologicznych przez badanie zjawisk informacyjnych uwidaczniających się w wielkich zbiorach danych, i (ii) zapewnianiu użytkownikom potrzebnej im informacji i wiedzy derywowanej z wielkich zbiorów danych.

4

Big data (dane masowe) w nauce o informacji

84%

Sosińska-Kalata B.

Zagadnienia Informacji Naukowej - Studia Informacyjne

|

2018

|

vol. 56

|

issue 2(112)

7-35

PL

CEL/TEZA: Celem artykułu jest omówienie głównych cech zjawiska określanego mianem big data, jego znaczenia dla problematyki badawczej nauki o informacji oraz próba wstępnej oceny stopnia zainteresowania nim badaczy tej dyscypliny. KONCEPCJA/METODY BADAŃ: Krytyczna analiza piśmiennictwa przedmiotu wykorzystana została do omówienia istoty zjawiska big data oraz związanych z nim zmian w modelu badań naukowych, który w coraz większym zakresie znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach współczesnej nauki. Rosnącą popularność badań big data w nauce zilustrowano wynikami analizy bibliometrycznej piśmiennictwa zarejestrowanego w interdyscyplinarnej bazie Scopus. Ocenę stopnia zainteresowania problematyką big data w nauce o informacji oparto na bibliometrycznej analizie piśmiennictwa indeksowanego w dziedzinowej bazie EBSCO – Library and Information Science and Technology Abstracts (LISTA). WYNIKI I WNIOSKI: Zagadnienie big data można traktować jako kolejną fazę rozwoju technologii komputerowej i jej zastosowań w różnych dziedzinach nauki i praktyki. W środowisku wielkich zasobów danych zapisanych w cyfrowym formacie, technologie big data zapewniają wgląd w wiedzę, której nie można byłoby wydobyć tradycyjnymi metodami wyszukiwania informacji. W tym sensie technologie te wspierają procesy transferu wiedzy między ludźmi, które stanowią główny przedmiot zainteresowań nauki o informacji. Analiza piśmiennictwa indeksowanego w bazie LISTA potwierdziła, że rozwój technologii big data i jej zastosowań stanowi istotne wyzwanie dla nauki o informacji, którym zainteresowanie badaczy systematycznie rośnie, jakkolwiek nie jest ono jeszcze w tej dyscyplinie bardzo duże. Analiza tematyki tego piśmiennictwa potwierdziła też, że problematyka big data łączy się z kluczowymi obszarami badań nauki o informacji. Badania dotyczące big data najczęściej prezentowane są na łamach czasopism specjalizujących się w ilościowych badaniach informacji (bibliometrii, naukometrii, altmetrii), informatyce medycznej, problematyce systemów informacyjnych i wyszukiwania informacji oraz w zarządzaniu informacją. W czasopismach o szerokim profilu tematycznym obejmującym całe pole badawcze nauki o informacji publikacje na temat big data dotychczas ukazywały się rzadko. Autorami największej liczby artykułów dotyczących tej problematyki są badacze związani z ośrodkami naukowymi w Stanach Zjednoczonych, w Wielkiej Brytanii i w Chinach. Piśmiennictwo dotyczące badań big data w nauce o informacji charakteryzuje duża różnorodność podejmowanej tematyki szczegółowej. Dominuje tematyka należąca do obszaru nauk komputerowych oraz mediów społecznych, ale do zagadnień często omawianych należą też metadane, zarządzanie i dzielenie się wiedzą, biblioteki cyfrowe, bibliometria oraz kwestie związane z informatyką medyczną i ochroną zdrowia. OGRANICZENIA BADAŃ: Omówione badanie ma charakter sondażowy i przeprowadzone zostało na indeksowanym w bazie LISTA piśmiennictwie, w którego opisie tematycznym użyty został termin „big data”. Piśmiennictwo prezentujące problematykę związaną z badaniem wielkich zbiorów danych, w którego indeksowaniu nie użyto tego terminu, nie zostało zatem uwzględnione w badaniu. Ponadto polityka indeksowania bazy LISTA, w szczególności względnie mała reprezentacja czasopism wydawanych w innych językach niż angielski wśród indeksowanych w niej źródeł, może ograniczać reprezentatywność uzyskanych wyników dla badań dotyczących big data, związanych z problematyką nauki o informacji, w skali globalnej. ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚĆ POZNAWCZA: Zgodnie z wiedzą autorki, artykuł jest pierwszą próbą oceny stopnia zainteresowania problematyką big data w nauce o informacji.

EN

PURPOSE/THESIS: The aim of the paper is to discuss main features of the phenomenon known as big data, its importance for the research issues of information science and an attempt to pre-assess the researchers’ level of interest in the topic in question. APPROACH/METHODS: The critical analysis of literature has been used to discuss the essence of the big data phenomenon and related changes in the research model, increasingly applicable in various fields of modern science. The growing interest in big data in science is illustrated with the results of a bibliometric analysis of the literature indexed in the interdisciplinary Scopus database. The assessment of the level of interest in big data within the field of information science is based on a bibliometric analysis of the literature indexed in the domain-based EBSCO database – Library and Information Science and Technology Abstracts (LISTA). RESULTS AND CONCLUSIONS: Big data technologies can be treated as a next phase of development in computer technology and its applications in various fields of science and practice. In the environment of large data resources stored in a digital format, big data technologies provide an insight into knowledge that could not be extracted with traditional methods of information retrieval. In this sense, the afore-mentioned technologies support knowledge transfer processes occuring among people and those processes are the main focus of information science. The analysis of the literature indexed in the LISTA database confirmed that the development of big data technology and its applications is a significant challenge for information science and the interest in it is systematically growing, although it has not become very large so far. The analysis of topics of this literature also confirmed that the big data issues are related to the key areas of information science research. Most often big data research is presented in information science journals focused on quantitative information research (bibliometrics, scientometrics, altmetrics), medical computer science, information systems, information retrieval and information management. Journals with a broad thematic profile covering the whole field of information science research have been publishing papers rather rarely so far. The authors of the largest number of articles on big data in information science are affiliated to research centers in the United States, Great Britain and China. The literature on big data research in information science is distinguished with a large diversity of specific topics. Topics that belong to the area of computer science and social media dominate the field, but fairly often researchers also discuss metadata, management and knowledge sharing, digital libraries, bibliometrics and issues related to medical computer science and health protection. RESEARCH LIMITATIONS: The research discussed in the paper is a preliminary recognition of interest in the big data phenomenon within the field of information science and it was built on the literature indexed in the LISTA database, which subject description includes the term "big data". Hence, the literature presenting the issues related to the study of large datasets where this index term was not used was not included in the study. In addition, the policy of indexing of the LISTA database, in particular the relatively small representation of journals published in languages other than English, may limit the representativeness of the results obtained for big data research related to information science issues on a global scale. ORIGINALITY/VALUE: To the best of the author's knowledge, the research presented in the paper is the first attempt to assess the level of interest in big data within the field of information science.

5

The sentiment analysis as a tool of business analytics in contemporary organizations

84%

Ziora L.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 281

234-241

EN

Nowadays contemporary organizations apply different business analytics tools such as sentiment analysis for the purpose of business functionality improvement and support of decision making processes. Sentiment analysis also called opinion mining allow for gathering and analysis of opinion concerning particular product or service. The aim of the paper is to present the notion of sentiment analysis and its areas of application in contemporary organizations. It also presents practical examples and case studies concerning sentiment analysis application in different areas of business activity.

PL

Obecnie współczesne organizacje stosują różne narzędzia analityki biznesowej, takie jak analiza opinii w celu ulepszenia funkcjonalności biznesowej i wspierania procesów decyzyjnych. Analiza opinii pozwala na zebranie i analizę opinii dotyczących poszczególnych produktów i usług. Celem niniejszego artykułu jest prezentacja znaczenia analizy opinii i jej obszarów zastosowań, w tym korzyści wynikających z tych aplikacji we współczesnych organizacjach. Artykuł przedstawia także praktyczne przykłady i studia przypadków dotyczące zastosowań tejże analizy w różnorodnych obszarach działalności biznesowej.

6

Analiza wpisów na portalu Twitter z wykorzystaniem narzędzi big data zawartych w pakiecie R

84%

Kisiołek A.

Studia Ekonomiczne

|

2018

|

vol. 362

306-317

PL

Wraz z rozwojem internetu, mediów społecznościowych oraz technologii mobilnych znacznie wzrosła ilość generowanych danych. Dane te, zarówno w formie ustrukturalizowanej, jak i nieustrukturalizowanej, mogą nieść wartość biznesową dla przedsiębiorców. W danych big data można znaleźć m.in. informacje na temat klientów, konkurencji, rynku pracy, opinii na temat produktów danej firmy, czy aktualnych trendów. Dzięki dokładnej analizie internetu i mediów społecznościowych, interesariusze mogą pozyskać nową wartość, jaką są informacje na temat nastawienia i opinii konsumentów. Celem artykułu jest przedstawienie narzędzi big data jako jednego ze sposobów analizy mediów społecznościowych i wyciągania w ten sposób wartościowych informacji. Przedmiotem przeprowadzonej analizy były tysiące tweetów użytkowników portalu Twitter. Analiza została przeprowadzona przy wykorzystaniu technik text mining oraz sentyment analysis.

EN

Development of Internet, social media and databases has caused a huge increase of data. Structured, semi-structured and unstructured data has a high business value. It contains various information about customers, competition, labor market, and development trends for industries, products and services. The internet and social media are places where customers express their opinions about various products and services. It is a valuable source of information for entrepreneurs. The aim of this paper is to explore the issue of big data and to propose a set of different techniques for the analysis of customer opinions on the example of Twitter.

7

BUSINESS INTELLIGENCE AND NOSQL DATABASES

83%

Duda J.

Information Systems in Management

|

2012

|

vol. 1

|

issue 1

25-37

EN

NoSQL databases become more and more popular, not only in typical Internet applications. They allow to store large volumes of data (so called big data), while ensuring fast retrieving and fast appending. The main disadvantage of NoSQL databases is that they do not use relational model of data and usually do not offer any declarative query language similar to SQL. This raises the question how NoSQL databases can be used for OLAP processing and other Business Intelligence tasks. In the paper the author presents the most common types of NoSQL databases, describes MapReduce paradigm and discusses models of OLAP processing for such databases. Finally some preliminary results of aggregation performance in nonrelational environment are presented.

8

The use of web-scraped data to analyze the dynamics of footwear prices

83%

Juszczak A.

Journal of Economics and Management

|

2021

|

vol. 43

251-269

EN

Aim/purpose – Web-scraping is a technique used to automatically extract data from websites. After the rise-up of online shopping, it allows the acquisition of information about prices of goods sold by retailers such as supermarkets or internet shops. This study examines the possibility of using web-scrapped data from one clothing store. It aims at comparing known price index formulas being implemented to the web-scraping case and verifying their sensitivity on the choice of data filter type. Design/methodology/approach – The author uses the price data scrapped from one of the biggest online shops in Poland. The data were obtained as part of eCPI (electronic Consumer Price Index) project conducted by the National Bank of Poland. The author decided to select three types of products for this analysis – female ballerinas, male shoes, and male oxfords to compare their prices in over one-year time period. Six price indexes were used for calculation – The Jevons and Dutot indexes with their chain and GEKS (acronym from the names of creators – Gini–Éltető–Köves–Szulc) versions. Apart from the analysis conducted on a full data set, the author introduced filters to remove outliers. Findings – Clothing and footwear are considered one of the most difficult groups of goods to measure price change indexes due to high product churn, which undermines the possibility to use the traditional Jevons and Dutot indexes. However, it is possible to use chained indexes and GEKS indexes instead. Still, these indexes are fairly sensitive to large price changes. As observed in case of both product groups, the results provided by the GEKS and chained versions of indexes were different, which could lead to conclusion that even though they are lending promising results, they could be better suited for other COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose) groups. Research implications/limitations – The findings of the paper showed that usage of filters did not significantly reduce the difference between price indexes based on GEKS and chain formulas. Originality/value/contribution – The usage of web-scrapped data is a fairly new topic in the literature. Research on the possibility of using different price indexes provides useful insights for future usage of these data by statistics offices.

9

Wpływ big data na zarządzanie łańcuchami dostaw

71%

Łada M.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 341

200-209

PL

Big data jest zjawiskiem szeroko dyskutowanym we współczesnej literaturze ekonomicznej. Celem artykułu jest identyfikacja głównych trendów zmian w łańcuchach dostaw obserwowanych aktualnie w praktyce gospodarczej i oczekiwanych w przyszłości, następujących w efekcie wykorzystania technologii big data. Przedstawione wyniki badań literaturowych prezentują zarówno główne kierunki zmian w sposobach funkcjonowania łańcuchów dostaw, jak i kwestie ewolucji w podejściu do zarządzania międzyorganizacyjnego.

EN

Big Data is the phenomenon that is currently discussed widely in economic literature. The aim of the paper is to identify the main trends in supply chain management being observed in practice and expected to develop in the future resulting from application of Big Data technologies. The discussion based on the literature review is focused both on changes in supply chain activities and interorganizational management issues.

10

Organizacja wiedzy w cyfrowym świecie: wpływ rewolucji cyfrowej na ewolucję metod i narzędzi organizacji wiedzy

67%

Sosińska-Kalata B.

Zagadnienia Informacji Naukowej - Studia Informacyjne

|

2019

|

vol. 57

|

issue 1(113)

26-46

PL

CEL/TEZA: Celem artykułu jest przeanalizowanie zmian zachodzących w organizacji wiedzy pod wpływem rewolucji cyfrowej oraz identyfikacja kluczowych czynników, które wyznaczają nowe koncepcje metod i narzędzi organizacji dostępu do zapisanej wiedzy w środowisku cyfrowym. KONCEPCJA/METODY BADAWCZE: Artykuł ma charakter ogólnej teoretycznej refleksji nad ewolucją metod i narzędzi organizacji wiedzy. Na podstawie piśmiennictwa przedmiotu przeanalizowano proces kształtowania się koncepcji organizowania dostępu do zapisanej wiedzy w środowisku cyfrowym oraz przedyskutowano jego uwarunkowania technologiczne i społeczne. Zwrócono uwagę na konsekwencje rozwoju zjawiska big data (gigadanych, megadanych) dla organizacji wiedzy oraz nowe kierunki zastosowań systemów organizacji wiedzy (SOW). WYNIKI I WNIOSKI: Wśród czynników technologicznych, które najsilniej oddziałują na kształtowanie nowych koncepcji organizowania wiedzy w świecie cyfrowym oraz kierunków modyfikowania tradycyjnych i tworzenia nowych modeli SOW wskazano: rozwój technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), upowszechnienie hipertekstu, rozwój technologii semantycznych, metod maszynowego uczenia i technologii Web 2.0, wykorzystanie technik wizualizacji informacji, dostosowanie funkcjonalności SOW do zastosowań na urządzeniach mobilnych. Wśród uwarunkowań społecznych jako czynniki odgrywające najważniejszą rolę w wyznaczaniu kierunków ewolucji metod i narzędzi organizacji wiedzy wskazano: nastawienie na obsługę użytkownika nieprofesjonalnego, dostosowanie metod budowy, struktury i funkcjonalności SOW do rosnącej różnorodności reprezentowanych za ich pomocą obiektów informacyjnych oraz pytań użytkowników kierowanych do serwisów informacyjnych. ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚĆ POZNAWCZA: Zgodnie z wiedzą autorki, przedstawione rozważania są pierwszą w polskim piśmiennictwie kompleksową próbą prześledzenia wpływu rewolucji cyfrowej na rozwój metod i narzędzi organizacji wiedzy.

EN

PURPOSE/THESIS: The aim of the paper is to analyze the changes taking place in knowledge organization as a result of the digital revolution and to identify key factors which promote new methods and tools for organization of access to recorded knowledge in the digital environment. APPROACH/METHODS: The article is a theoretical reflection on the evolution of methods and tools of knowledge organization. With a reference to the subject literature, the process of shaping the concepts of organizing access to recorded knowledge in the digital environment was analyzed and its technological and social conditions were discussed. Attention is drawn to the development of the big data phenomenon’s implications for knowledge organization and to new directions of knowledge organization systems (KOS) applications. RESULTS AND CONCLUSIONS: Among the technological factors that have the highest impact on shaping new concepts of knowledge organization in the digital world, and directions of modifying traditional models of KOS and creating new ones, the following are indicated: the development of natural language processing (NLP) technologies, hypertext development, the development of semantic technologies, machine learning methods and Web 2.0 technologies, information visualization techniques, adaptation of KOS functionality to applications on mobile devices. Among the social conditions, the following are identified as the factors which play the major role in determining the directions of the evolution of knowledge organization methods and tools: the focus was on non-professional user service and adaptation methods of KOS development, structure and functionality to the growing diversity of information objects represented by them and users’ questions directed to information services. ORIGINALITY/VALUE: As far as the author knows, the presented considerations are the first comprehensive attempt to trace the impact of the digital revolution on the development of methods and tools for knowledge organization in the Polish research literature.

11

Big data – wyzwanie dla rachunkowości zarządczej

60%

Burnet-Wyrwa W.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 341

45-53

PL

W opracowaniu zaprezentowano wyzwania, z jakimi mogą mierzyć się specjaliści z rachunkowości i menedżerowie przy włączaniu danych pochodzących ze źródeł nieustrukturyzowanych do systemów rachunkowości zarządczej oraz wyzwania i ograniczenia związane z ich pozyskiwaniem, przetwarzaniem, wizualizacją i dzieleniem wyników. Pokazano także wieloaspektowy wpływ, jaki technologie big data wywierają na zakres kompetencji wymaganych od specjalistów z obszaru rachunkowości zarządczej.

EN

The paper presents the challenges that accounting specialists and managers may face when integrating unstructured data into management accounting systems, and the constraints associated with acquiring, processing, visualizing, and sharing results. The multi-faceted impact Big Data has on the competencies required of accounting professionals had been presented.

12

Technologie informacyjne jako czynnik rozwoju nowych funkcjonalności zintegrowanych systemów zarządzania w ramach koncepcji big management

60%

Bytniewski A., Hernes M.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 341

54-70

PL

Integrated Management Information Systems should enable to process not only large amounts of unstructured data, but also to have the ability to analyze the real significance of phenomena occurring in the organization’s environment. This paper highlights how new information technologies affect to the development of an integrated management system, its new functionality, and how they allow to the introduce a new management conception, called Big Management.

EN

Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania powinny umożliwiać nie tylko przetwarzanie dużych ilości nieusystematyzowanych danych, ale również posiadać funkcje umożliwiające analizę rzeczywistego znaczenia zjawisk zachodzących w otoczeniu organizacji. W niniejszym artykule wskazano, w jaki sposób nowe technologie informacyjne wpływają na rozwój struktury zintegrowanego systemu zarządzania, nowych jego funkcjonalności oraz umożliwiają wprowadzenie nowej koncepcji zarządzania określanej jako big management.

13

Zastosowanie danych scrapowanych w pomiarze dynamiki cen

36%

Juszczak A.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2021

|

vol. 1

|

issue 352

25-37

EN

Web‑scraping is a technique used to automatically extract data from websites. After the rise‑up of on‑lines shopping (which results in more shops posting their full price offer on their websites) it allows to acquire information about prices of goods sold by the retailers such as supermarkets or internet shops. Usage of web‑scraped data allows to lower the costs, improve the measurement quality and monitor the price change in real time. Due to before mentioned reasons this method became the object of research studies from both statistical offices (Eurostat, British Office of National Statistics, Belgium Statbel) and universities (for ex. Billion Prices Project conducted on MIT). However, usage of scrapped data for the CPI calculation entails with multiple challenges with their collection, processing and aggregation. The purpose of this article is to examine the possibility of using scrapped data in toy price dynamic analysis. Especially the purpose is to compare the results from different inde Xformulas. In this article the empirical study based on data from 4 different shops is presented (53 chosen products sold in Amazon, Wallmart, Smarterkids and KBKids).

PL

Web‑scraping to technika, którą można wykorzystać do automatycznego pozyskiwania danych zamieszczonych na stronach internetowych. Wraz ze wzrostem popularności zakupów on‑line coraz więcej sklepów i usługodawców zainwestowało w strony WWW z ofertą cenową. Przekłada się to na możliwość automatycznego ściągania przez badaczy cen detalistów z wielu branż, m.in. odzieżowej czy spożywczej. Wykorzystanie danych scrapowanych skutkuje nie tylko znaczącym obniżeniem kosztów badania cen, ale także poprawia precyzję szacunków inflacji i daje możliwość śledzenia jej w czasie rzeczywistym. Z tego względu web‑scraping jest dziś popularnym obiektem badań zarówno ośrodków statystycznych (Eurostat, brytyjski Office of National Statistics, belgijski Statbel), jak i uniwersytetów (m.in. Billion Prices Project prowadzony w Massachusetts Institute of Technology). Zastosowanie danych scrapowanych do liczenia inflacji wiąże się jednak z wieloma wyzwaniami na poziomie ich zbierania, przetwarzania oraz agregacji. Celem artykułu jest zbadanie możliwości wykorzystania danych scrapowanych do analizy dynamiki cen zabawek, a w szczególności porównanie wyników uzyskanych za pomocą różnych formuł indeksowych. W opracowaniu przedstawiono wynik badania empirycznego na podstawie danych pochodzących z czterech sklepów (z 53 wybranych produktów sprzedawanych w Amazonie, Wallmarcie, Smarterkids oraz KBkids).

Refine search results

Internet Rzeczy – zjawisko rewolucjonizujące życie. Znajomość tej technologii i jej zagrożeń wśród osób 30+

Transnational TV Series Adaptations: What Artificial Intelligence Can Tell Us About Gender Inequality In France And The US

Is Big Data a Paradigm Challenge to Information Science?

Big data (dane masowe) w nauce o informacji

The sentiment analysis as a tool of business analytics in contemporary organizations

Analiza wpisów na portalu Twitter z wykorzystaniem narzędzi big data zawartych w pakiecie R

BUSINESS INTELLIGENCE AND NOSQL DATABASES

The use of web-scraped data to analyze the dynamics of footwear prices

Wpływ big data na zarządzanie łańcuchami dostaw

Organizacja wiedzy w cyfrowym świecie: wpływ rewolucji cyfrowej na ewolucję metod i narzędzi organizacji wiedzy

Big data – wyzwanie dla rachunkowości zarządczej

Technologie informacyjne jako czynnik rozwoju nowych funkcjonalności zintegrowanych systemów zarządzania w ramach koncepcji big management

Zastosowanie danych scrapowanych w pomiarze dynamiki cen