Explaining the Variability of Audiences’ Valuations : An Approach Based on Market Categories and Natural Language Processing
Expliquer la Variabilité des Evaluations des Audiences : une Approche Basée sur les Catégories de Marché et le Traitement du Langage Automatisé
Résumé
This dissertation examines whether the different categorization processes shaping audiences’ valuations in markets bring stability or variability to audiences’ valuations. While seminal research on categorization emphasized the stabilizing role of market categories, recent research suggests that audiences’ valuations can vary substantially even in markets which are well-structured by pre-existing categories. This variability notably results from audiences’ heterogeneous preferences for typical offerings, from shifts in categories’ meanings or from audiences’ reliance on multiple models of valuation. Taking stock of these new results, this dissertation asks why audiences’ valuations are so variable and explores in more details the role that market categories play in this phenomenon.This dissertation proposes that i) ambiguous categories, ii) the influence of temporary attractions among audiences alongside more stable categories and iii) the co-existence of different types of evaluators all contribute to produce variability in audiences’ valuations. The first two empirical essays use data from publicly listed firms in the U.S. In these essays, firms’ similarity to existing category prototypes or audiences’ temporary attractions toward certain features are measured using semantics extracted from large corpora of annual reports and IPO prospectuses. The third essay is a theoretical model. This dissertation contributes to the literature on market categories, to the burgeoning research on optimal distinctiveness and to computational approaches to the study of organizations.
Cette thèse cherche à établir si les différents processus de catégorisation influençant les évaluations des audiences sur les marchés conduisent à une stabilisation ou à une plus grande variabilité de leurs évaluations. Bien que les travaux de recherche fondateurs portant sur la catégorisation aient insisté sur le rôle stabilisateur des catégories sur les marchés, la recherche récente suggère que les évaluations des audiences peuvent varier substantiellement, même sur des marchés dotés de catégories pré-existantes bien établies. Cette variabilité résulte notamment des préférences hétérogènes des audiences pour les offres typiques, de changements dans les significations associées aux catégories ou de l’utilisation par les audiences de plusieurs modes d’évaluation. En se basant sur ces nouveaux résultats, cette thèse cherche pourquoi les évaluations des audiences sont si variables et explore en détail le rôle joué par les catégories de marché dans cette variabilité. Cette thèse propose que i) les catégories ambigües, ii) l’influence d’attractions temporaires parmis les audiences aux côtés des catégories plus stables et iii) la co-existence de plusieurs types d’évaluateurs contribuent à produire de la variabilité dans les évaluations des audiences. Les deux premiers essais empiriques utilisent des données sur des entreprises cotées en bourse aux Etats-Unis. Dans ces essais, la similarité des entreprises aux prototypes des catégories existantes ou l’attraction temporaire des audiences vers certains attributs sont mesurés à l’aide de contenus sémantiques extraits d’un large corpus de rapports annuels et de prospectus d’entrée en bourse. Le troisième essai est un modèle théorique. Cette thèse contribue à la littérature sur le rôle des catégories sur les marchés, à la recherche émergente sur le niveau de distinction optimal et aux approches computationelles de l’étude des organisations.
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