Uncovering Patterns, How Text Analytics Advances Theory in Information Systems

Uncovering Patterns: How Text Analytics Advances Theory in Information Systems

Data science kini semakin mengubah cara kita memahami dan menganalisis informasi dalam berbagai bidang, termasuk sistem informasi. Artikel "Data Science: Developing Theoretical Contributions in Information Systems via Text Analytics" oleh Aya Rizk dan Ahmed Elragal (2020) menyoroti bagaimana text analytics dapat membuka wawasan baru dalam pengembangan teori di bidang ini. 

Dalam dunia bisnis yang digerakkan oleh data, kemampuan untuk menyaring dan memahami informasi dari volume teks yang besar tidak hanya penting untuk efisiensi operasional tetapi juga bagi inovasi strategis. Rizk dan Elragal menegaskan bahwa dengan text analytics, peneliti dapat lebih mudah menemukan pola, tren, dan hubungan dalam literatur yang jumlahnya terus meningkat, suatu keunggulan signifikan yang sulit dicapai dengan metode manual.

Lebih dari sekadar alat analisis, text analytics membantu mengubah data teks yang berantakan menjadi pengetahuan yang berharga, memungkinkan organisasi dan peneliti membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data. Mengingat bahwa sekitar 80% data yang dihasilkan organisasi saat ini berbentuk teks tidak terstruktur, seperti laporan, artikel, dan interaksi media sosial (Gandomi & Haider, 2015), peran text analytics menjadi semakin krusial. 

Data yang ada bukan lagi sekadar penumpukan informasi, tetapi merupakan sumber daya strategis yang memerlukan alat yang mampu menangani, mengurai, dan menerjemahkannya menjadi wawasan yang mendalam.

Artikel ini menggarisbawahi pentingnya pendekatan baru ini untuk mendukung penelitian teoretis, yang selama ini bergantung pada analisis literatur konvensional. Dengan mengoptimalkan teknologi text analytics, Rizk dan Elragal menunjukkan bahwa organisasi dan peneliti dapat menciptakan kontribusi teoretis yang lebih kuat dan relevan. 

Dalam dunia bisnis modern yang cepat berubah, penggunaan text analytics membantu perusahaan tetap relevan dengan tren terbaru dan memahami kebutuhan pelanggan mereka secara lebih mendalam.
***

Artikel Rizk dan Elragal (2020) menyoroti bahwa text analytics tidak hanya mempermudah analisis literatur tetapi juga memperkuat pengembangan teori-teori baru di bidang sistem informasi. Dengan metode text mining, para peneliti mampu mengolah volume besar teks akademik dan menemukan pola yang bermanfaat untuk memetakan tren dalam literatur secara lebih cepat dan efektif. 

Dalam analisis ini, algoritma text analytics digunakan untuk menemukan korelasi yang sebelumnya mungkin tersembunyi dalam data yang tak terstruktur, sehingga memungkinkan penemuan insight yang baru. Melalui pendekatan ini, data yang sebelumnya berserakan dalam ribuan publikasi dapat dikonsolidasi dan dievaluasi untuk mendukung pengembangan teori yang lebih komprehensif.

Salah satu teori kunci yang mendasari penelitian ini adalah konsep knowledge discovery atau penemuan pengetahuan dari data. Dalam konteks penelitian sistem informasi, penemuan pengetahuan ini sangat penting, mengingat banyaknya literatur dan publikasi yang terus bertambah. 

Studi sebelumnya menunjukkan bahwa sekitar 70% dari teori yang berkembang di bidang ini diperoleh melalui analisis konten dan penemuan pola dalam literatur (Elragal, 2018). Dengan text analytics, data yang banyak ini dapat diproses secara lebih cepat, yang membuat peneliti lebih leluasa dalam menemukan hubungan dan kesamaan yang mungkin terlewatkan dengan metode tradisional.

Selain itu, artikel ini membahas pentingnya teori sensemaking, atau bagaimana informasi kompleks diinterpretasikan untuk mendukung pengambilan keputusan. Rizk dan Elragal menekankan bahwa text analytics dapat membantu peneliti menemukan pola interpretatif di balik data teks. 

Misalnya, dalam sistem informasi, pemahaman tentang bagaimana konsep tertentu dikaitkan dengan konteks pasar atau perilaku pengguna menjadi informasi penting untuk keputusan strategis. 

Sebagai contoh, perusahaan yang memahami pola hubungan antara kata kunci tertentu dalam survei pelanggan atau ulasan produk dapat memprediksi tren dan kebutuhan pelanggan di masa depan. Dengan cara ini, text analytics tidak hanya berguna untuk penemuan teori tetapi juga untuk aplikasi praktis yang relevan bagi bisnis.

Teori ketiga yang relevan dalam penelitian ini adalah resource-based view (RBV), yang menekankan pentingnya sumber daya yang unik dalam mempertahankan keunggulan kompetitif. Rizk dan Elragal mengidentifikasi bahwa data teks adalah salah satu sumber daya strategis yang bernilai jika dikelola dengan baik.

 Dengan teknologi text analytics, organisasi dapat mengonversi data teks ini menjadi wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan inovasi produk, kepuasan pelanggan, dan efisiensi operasional. Dalam hal ini, data science bukan hanya alat analisis tetapi juga aset strategis yang memengaruhi performa organisasi di masa depan.

Penelitian ini menggarisbawahi bahwa text analytics dapat memudahkan analisis dan pengembangan teori dalam sistem informasi, sekaligus membuka potensi bagi pengambil keputusan bisnis. Dari perspektif data science, integrasi teknik text analytics memungkinkan organisasi mendapatkan perspektif yang lebih mendalam dan menyeluruh dalam konteks akademik dan praktis.
***

Kesimpulan dari artikel Rizk dan Elragal (2020) menegaskan bahwa text analytics dalam data science bukan hanya alat bantu analisis tetapi juga sarana penting untuk mengembangkan kontribusi teoretis dalam sistem informasi. Dengan memanfaatkan teknologi text analytics, peneliti dan praktisi dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang memperkaya pemahaman mereka terhadap bidang ini.

 Penulis menyarankan agar peneliti di bidang sistem informasi mengintegrasikan pendekatan data science, khususnya text analytics, dalam studi mereka untuk memperdalam eksplorasi teoritis dan meningkatkan relevansi hasil penelitian. Hal ini juga memungkinkan penelitian menjadi lebih responsif terhadap dinamika bisnis yang selalu berubah.

Implikasi dari penelitian ini sangat penting bagi akademisi dan pelaku bisnis yang ingin memanfaatkan data teks secara efektif. Dengan mengintegrasikan text analytics ke dalam sistem informasi, organisasi dapat menangkap kebutuhan dan ekspektasi pasar secara lebih baik dan cepat, meningkatkan daya saing di era yang digerakkan oleh data. 

Bagi akademisi, pendekatan ini membuka peluang untuk memperkuat landasan teoretis dengan mengungkap insight yang tersembunyi dalam data teks. Dengan demikian, penerapan text analytics dalam sistem informasi bukan hanya menjawab tantangan analisis data skala besar, tetapi juga berpotensi mendukung inovasi dalam teori dan praktik bisnis di masa depan.

Referensi:

Rizk, A., & Elragal, A. (2020). Data science: Developing theoretical contributions in information systems via text analytics. Journal of Big Data, 7(7). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0280-6