Haalbaarheid van het PIE-platform

Inleiding

Door de toenemende verschuiving naar digitalisering en de opkomst van sociale mediaplatforms zijn overheidsinstanties, universiteiten en bedrijven gedwongen hun digitale aanwezigheid aan te passen en te versterken. Dit omvat sociale media, integratie van chatbots op websites en integratie van feedback op verschillende niveaus. Hiermee kunnen instanties input krijgen vanuit de buitenwereld, dan wel klanten, over hun beleid, producten en/of dienstverlening.

Probleemstelling

Deze digitale input vanuit feedbackplatforms, sociale media en dergelijke wordt inmiddels echter sterk beïnvloed door de aanwezigheid van vele spamaccounts en spambots. Hierdoor krijgen instanties zoals bedrijven een vertekend beeld vanuit feedback, en tegelijkertijd krijgen klanten een vertekend beeld van een bedrijf of instantie. Het is hierdoor zeer lastig om bruikbare inzichten te krijgen vanuit de verschillende feedbackplatforms.

Gegevensuitdagingen

Daarnaast vloeien vanuit deze platforms enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens, waarin bruikbare informatie en andere kritische inzichten vaak verborgen blijven. Dit zijn zaken zoals bijvoorbeeld:

• Klanten/consumentensentiment
• Entiteitsherkenning
• Merkreputatie
• Oorzaakanalyses (root cause analysis)
• Klantsegmentaties

Doelstelling

[Aanvrager/Partner] ziet daarom de mogelijkheden om vanuit deze ongestructureerde gegevens van digitale feedbackplatforms bruikbare en waardevolle inzichten te filteren. [Aanvrager/Partner] wil daarvoor haalbaarheidsonderzoek doen naar het PIE-Platform (Purpose Image Engagement Platform). Met het PIE-platform kunnen bots en spamgegevens uit ongestructureerde gegevens worden gefilterd.