Visualizing Term Eigenvector Prominence in a Corporate Social Responsibility Context

Autores

  • Carlos M Parra Florida International University, Estados Unidos
  • Monica Tremblay Florida International University, Estados Unidos
  • Arturo Castellanos City University of New York, Estados Unidos

DOI:

https://doi.org/10.26729/jadi.v2i2.2092

Resumo

In this study we develop a simplified technique for helping researchers and analysts visualize the alternative prominence of term eigenvectors obtained after exploring term associations (Term Clusters) while conducting Text Data Mining on a collection to Corporate Social Responsibility (CSR) reports. The collection analyzed is comprised of CSR reports produced by 7 US firms (Citi, Coca-Cola, Exxon-Mobil, General Motors, Intel, McDonald’s and Microsoft) in 2004, 2008 and 2012. The analysis is performed by year in order to discern how the prominence of term eigenvectors has evolved for each firm and for different CSR topics. Results indicate that term eigenvectors maintain their prominence when CSR topics are related to the core business of the firm in question.

Biografia do Autor

  • Carlos M Parra, Florida International University, Estados Unidos

    Clinical Professor

    Department of Information Systems and Business Analytics

    College of Business

  • Monica Tremblay, Florida International University, Estados Unidos

    Department Chair

    Department of Information Systems and Business Analytics

    College of Business

     

  • Arturo Castellanos, City University of New York, Estados Unidos

    Assistant Professor

    Department of Information Systems and Statistics

    Zicklin School of Business,

     

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Publicado

2016-12-21

Edição

v. 2 n. 2 (2016): Special Issue on Digital Information Management

Seção

Artigos

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