Studio di strumenti per l'automatizzazione della costruzione del QFD di un prodotto

Il seguente lavoro di tesi ha come obiettivo quello di proporre una metodologia per l'estrazione dei requisiti di prodotto che sfrutti l'informazione presente sul web (recensioni di prodotto in questo caso) in ottica della costruzione del QFD di un prodotto. Sono state scaricate le recensioni relative al prodotto pilota e sono state date in input allo Structural Topic Modeling (un algoritmo di machine learning che utilizza tecniche di text mining). In seguito, partendo dall'output dell'algoritmo è stata proposta una procedura che consente l'estrazione di un campione di recensioni da cui un individuo esperto possa estrarre i requisiti manualmente. La rappresentatività del campione estratto non è stata valutata all'interno di questo lavoro. Successivamente, è stata confrontata la capacità di estrazione dei requisiti rispetto ad un riferimento manuale di ChatGPT, che si basa su un sofisticato modello di machine learning, e di un secondo metodo che utilizza insiemi di parole significative utilizzati all'interno della procedura proposta per l'identificazione delle recensioni del campione. Infine sono stati messi a confronto i risultati ottenuti e tratte le conclusioni.