Mergers and Acquisitions (M&A) (Normalized)

This dataset provides processed and normalized/standardized indices for the management activity 'Mergers and Acquisitions' (M&A). Derived from five distinct raw data sources, these indices are specifically designed for comparative longitudinal analysis, enabling the examination of trends and relationships across different empirical domains (web search, literature, academic publishing, and executive adoption). The data presented here represent transformed versions of the original source data, aimed at achieving metric comparability. Users requiring the unprocessed source data should consult the corresponding M&A dataset in the Management Tool Source Data (Raw Extracts) Dataverse. Data Files and Processing Methodologies: Google Trends File (Prefix: GT_): Normalized Relative Search Interest (RSI) Input Data: Native monthly RSI values from Google Trends (Jan 2004 - Jan 2025) for the query \"mergers and acquisitions\" + \"mergers and acquisitions corporate\". Processing: None. Utilizes the original base-100 normalized Google Trends index. Output Metric: Monthly Normalized RSI (Base 100). Frequency: Monthly. Google Books Ngram Viewer File (Prefix: GB_): Normalized Relative Frequency Input Data: Annual relative frequency values from Google Books Ngram Viewer (1950-2022, English corpus, no smoothing) for the query Mergers and Acquisitions + Mergers & Acquisitions. Processing: Annual relative frequency series normalized (peak year = 100). Output Metric: Annual Normalized Relative Frequency Index (Base 100). Frequency: Annual. Crossref.org File (Prefix: CR_): Normalized Relative Publication Share Index Input Data: Absolute monthly publication counts matching M&A-related keywords [(\"mergers and acquisitions\" OR ...) AND (...) - see raw data for full query] in titles/abstracts (1950-2025), alongside total monthly Crossref publications. Deduplicated via DOIs. Processing: Monthly relative share calculated (M&A Count / Total Count). Monthly relative share series normalized (peak month's share = 100). Output Metric: Monthly Normalized Relative Publication Share Index (Base 100). Frequency: Monthly. Bain & Co. Survey - Usability File (Prefix: BU_): Normalized Usability Index Input Data: Original usability percentages (%) from Bain surveys for specific years: Mergers and Acquisitions (2006, 2008, 2010, 2012, 2014, 2017). Note: Not reported before 2006 or after 2017. Processing: Normalization: Original usability percentages normalized relative to its historical peak (Max % = 100). Output Metric: Biennial Estimated Normalized Usability Index (Base 100 relative to historical peak). Frequency: Biennial (Approx.). Bain & Co. Survey - Satisfaction File (Prefix: BS_): Standardized Satisfaction Index Input Data: Original average satisfaction scores (1-5 scale) from Bain surveys for specific years: Mergers and Acquisitions (2006-2017). Note: Not reported before 2006 or after 2017. Processing: Standardization (Z-scores): Using Z = (X - 3.0) / 0.891609. Index Scale Transformation: Index = 50 + (Z * 22). Output Metric: Biennial Standardized Satisfaction Index (Center=50, Range?[1,100]). Frequency: Biennial (Approx.). File Naming Convention: Files generally follow the pattern: PREFIX_Tool_Processed.csv or similar, where the PREFIX indicates the data source (GT_, GB_, CR_, BU_, BS_). Consult the parent Dataverse description (Management Tool Comparative Indices) for general context and the methodological disclaimer. For original extraction details (specific keywords, URLs, etc.), refer to the corresponding M&A dataset in the Raw Extracts Dataverse. Comprehensive project documentation provides full details on all processing steps.

本数据集为管理活动“并购（Mergers and Acquisitions，M&A）”提供经处理与归一化/标准化后的指标。该数据集源自5个独立的原始数据源，专为纵向比较分析设计，可用于检视不同实证领域（网络搜索、文献、学术出版与高管采纳情况）的趋势与关联关系。本数据集呈现的是原始源数据的转换版本，旨在实现指标的可比性。如需获取未处理的原始数据，请参阅Dataverse中“管理工具源数据（原始提取）”对应的并购数据集。

数据文件及处理方法：
1. 谷歌趋势文件（前缀：GT_）：归一化相对搜索热度（Relative Search Interest，RSI）
- 输入数据：来自谷歌趋势的原生月度RSI值（2004年1月-2025年1月），查询词为"mergers and acquisitions"与"mergers and acquisitions corporate"的组合。
- 处理方式：无额外处理，直接使用原始的以100为基准的归一化谷歌趋势指标。
- 输出指标：月度归一化相对搜索热度（基准值100）。
- 频率：月度。

2. 谷歌图书Ngram查看器文件（前缀：GB_）：归一化相对频率
- 输入数据：来自谷歌图书Ngram查看器的年度相对频率值（1950年-2022年，英语语料库，未做平滑处理），查询词为"Mergers and Acquisitions"与"Mergers & Acquisitions"的组合。
- 处理方式：将年度相对频率序列进行归一化处理（峰值年份设为100）。
- 输出指标：年度归一化相对频率指标（基准值100）。
- 频率：年度。

3. Crossref.org文件（前缀：CR_）：归一化相对出版物占比指标
- 输入数据：1950年-2025年间，标题/摘要中包含并购相关关键词的月度绝对出版物数量（查询逻辑为("mergers and acquisitions" OR ...) AND (...)，完整查询请参阅原始数据），同时包含Crossref的月度总出版物数量。数据通过DOI进行去重。
- 处理方式：计算月度相对占比（并购相关出版物数量 / 总出版物数量），并将月度相对占比序列归一化（峰值月份的占比设为100）。
- 输出指标：月度归一化相对出版物占比指标（基准值100）。
- 频率：月度。

4. 贝恩公司（Bain & Co.）调研——易用性文件（前缀：BU_）：归一化易用性指标
- 输入数据：贝恩公司针对特定年份的并购调研所得的原始易用性百分比（%），对应年份为2006、2008、2010、2012、2014、2017年。注：2006年之前与2017年之后无相关数据。
- 处理方式：归一化处理——将原始易用性百分比相对于其历史峰值进行归一化（最大百分比设为100）。
- 输出指标：双年度估算归一化易用性指标（以历史峰值为基准，基准值100）。
- 频率：双年度（近似）。

5. 贝恩公司调研——满意度文件（前缀：BS_）：标准化满意度指标
- 输入数据：贝恩公司针对2006年-2017年的并购调研所得的原始平均满意度评分（1-5分制）。注：2006年之前与2017年之后无相关数据。
- 处理方式：标准化处理（Z分数法）：使用公式Z = (X - 3.0) / 0.891609。随后进行指标刻度转换：指标 = 50 + (Z * 22)。
- 输出指标：双年度标准化满意度指标（中心值为50，取值范围为[1,100]）。
- 频率：双年度（近似）。

文件命名规范：文件通常遵循"PREFIX_Tool_Processed.csv"或类似格式，其中PREFIX代表数据源前缀（GT_、GB_、CR_、BU_、BS_）。如需了解整体背景与方法学免责声明，请参阅父Dataverse“管理工具比较指标”的描述。如需获取原始提取细节（具体关键词、URL等），请参阅原始提取Dataverse中对应的并购数据集。完整的项目文档提供了所有处理步骤的详细信息。