Resumo Embora o big data ofereça oportunidades sem precedentes para decifrar o comportamento do consumidor, os pesquisadores enfrentam desafios significativos ao navegar pela fragmentação de fontes de dados heterogêneas e pela complexidade de integrar técnicas analíticas avançadas com a teoria comportamental. Para abordar essas lacunas, este estudo realiza uma revisão sistemática da literatura seguindo o protocolo PRISMA 2020, analisando 127 artigos revisados por pares publicados entre 2012 e 2023. Indo além das revisões anteriores, que se concentram em domínios isolados ou tipos específicos de dados, esta pesquisa contribui com uma estrutura integrada que mapeia tipos específicos de dados (estruturados vs. não estruturados) a métodos analíticos (por exemplo, aprendizado de máquina, mineração de texto) e sua aplicação na resolução de questões centrais da pesquisa comportamental. Ao alinhar sistematicamente esses elementos, a estrutura demonstra como o big data pode ser operacionalizado para abordar lacunas teóricas na pesquisa sobre o consumidor. A análise revela que o big data é amplamente utilizado para analisar padrões de consumo, sentimento e caminhos de tomada de decisão, no entanto, desafios relacionados à qualidade dos dados, interpretabilidade de algoritmos e proteção da privacidade permanecem prevalentes. Na prática, esta revisão fornece um roteiro metodológico para acadêmicos e profissionais aproveitarem o big data para previsões comportamentais precisas e marketing personalizado, enquanto sublinha a urgente necessidade de colaboração interdisciplinar para abordar a conformidade ética em estratégias baseadas em dados.
Liu et al. (Qui,) estudaram esta questão.
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