Using NLP to prove the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2)

Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics Com o presente trabalho pretende-se estudar se é possível aplicar as metodologias de “Natural Text Language Processing” e “Text Mining” a avaliações obtidas através da internet, usando a informação processada e avaliada, com recurso a “sentiment analysis” no modelo “Unified theory of acceptance and use of technology” (UTAUT2). Refira-se que estudos anteriores focaram-se em usar questionários como fontes de dados para os modelos UTAUT e UTAUT2. No presente trabalho foram utilizadas técnicas de “Natural Language Processing” para determinar a polaridade dos sentimentos reportados em avaliações on-line extraídas de um fórum de anime popular, designado “MyAnimeList” que também possui informação sobre uma grande variedade de séries e filmes de animação japonesa e a avaliação dos mesmos. Os dados respeitantes às informações pessoais e às avaliações foram extraídos e considerados mediante a sua polaridade, sendo analisados posteriormente utilizando métodos de “structural equation modelling” (SEM) e “partial least squares” (PLS). Do estudo efetuado descobrimos que, embora o modelo UTAUT2 passe nos critérios do modelo de medição, possui valor explicativo baixo, necessitando de melhorias para ser completamente aplicável. This study aims to discover whether it’s possible to apply Natural Language Processing and Text Mining to unprocessed raw data available online and use the processed and scored information, using Sentiment Analysis, with the Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT2) model. Previous studies have focused on using surveys and questionnaires as sources of data for the UTAUT and UTAUT2 model. This study uses Natural Language Processing techniques to determine the polarity of sentiments found in online reviews extracted from the popular anime forum, “MyAnimeList”, a website that also holds information on a multitude of animated shows and movies from Japan and reviews on said media. Data regarding user information and review content was extracted and scored, with it being analysed later using structural equation modelling (SEM) and partial least squares (PLS) methods. We found that whilst the UTAUT2 model passed the measurement model criteria, it has a low explaining power, therefore meaning it would require further tweaking to be totally usable.