CnOpenData推出的A股上市公司消费者投诉文本数据系统整合了与中国A股上市公司相关联的消费者投诉文本数据，总规模达332万条记录。数据通过系统的实体匹配算法，将海量公开投诉信息精准关联至对应的上市公司主体，构建了从市场微观行为到上市公司宏观主体的研究桥梁。该库实现了对上市公司旗下多元经营主体（包括子公司、品牌及线上渠道）消费者反馈的大规模、结构化整合，为观察企业声誉风险、产品服务质量及消费者关系动态提供了独特且连续的面板数据。
数据特点：
- 企业层级穿透性：通过系统的名称匹配与关联规则，将投诉对象精准映射至上市公司及其关联实体（如子公司、控股品牌、线上官方渠道等），揭示了集团化企业在不同业务单元与市场界面所面临的消费者反馈。
- 多维度精细覆盖：记录精确到日，支持长周期动态分析与事件研究；覆盖全市场上市公司及其数以万计的关联运营实体（如子公司、品牌、线上门店等）；完整保留了投诉的原始文本为深入的文本挖掘与情感分析提供了丰富素材。
- 关联字段互补验证：采用“关联公司名称”模糊匹配、“商标名称”精确匹配、“社交媒体账号”匹配及“AI大模型增强匹配”四重技术路径交叉验证。各字段相互补充与校验，并通过“模糊匹配名称+年度”的核心逻辑，确保了实体链接的高度准确性与数据鲁棒性。
潜在应用场景：
- 学术研究：基于大规模真实投诉文本，分析产品缺陷模式、服务失败根源及企业危机公关策略的有效性，深入研究负面口碑的生成、扩散机制及其对品牌资产的长远影响。
- 商业服务：为量化投资基金、券商研究所提供独特的另类数据因子，用于构建企业声誉风险模型、ESG评分体系（尤其强化“社会-S”维度），辅助投资决策与风险控制。
- 政策优化：推动构建基于大数据分析的“企业自律-消费者监督-政府监管”协同治理新机制，提升消费纠纷解决的效率与透明度，助力营商环境持续优化。
综上所述，本数据库将海量、分散的市场消费者声音整合为可深度挖掘的高价值资源，在上市公司层级实现了对微观市场反馈的长期、系统性追踪，为学术界的理论创新、业界的精准决策以及政府部门的科学监管提供了强大的数据基础设施，具有重要的理论价值与广泛的应用前景。
时间区间
2018-2024年
数据规模
字段展示
样本数据
相关文献
- 蔡卫星、蒲雨琦、李浩民，2024：《顾客至上：消费者在线投诉的基本面预测能力研究》，《管理世界》第5期。
数据更新频率
年度更新