创建平台分析博客用户及其受众的平台的市场经验

Димитрий Александрович Лесневский, Игорь Геннадьевич Рекун
{"title":"创建平台分析博客用户及其受众的平台的市场经验","authors":"Димитрий Александрович Лесневский, Игорь Геннадьевич Рекун","doi":"10.14515/monitoring.2021.5.1970","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Цель работы — структурировать опыт разработки инструмента для анализа блогеров и их аудиторий в социальных сетях. В статье представлены основные этапы создания этого инструмента: от интервью с потенциальными клиентами для планирования функционала к концептуальной модели, методам обработки данных и перспективам. Серия интервью (N = 20) показала, что подходы к анализу аудитории блогеров на рекламном рынке варьируются по глубине проработки в зависимости от задач. Аккаунты блогеров оценивали как по количественным показателям (объем аудитории), так и по качественным — с точки зрения соответствия имиджу брендов. Интерес для развития бизнеса представили именно аудиторные показатели. Модель для описания пользователей социальной сети (а следовательно — для аудиторий) сложилась из трех составляющих: контента самого аккаунта, контента его аудитории и контента других аккаунтов, с которыми он взаимодействует. Обработка массива данных потребовала технических решений на основе машинного обучения для анализа текстов и изображений. В результате мы получили как наборы классических индикаторов — пол, возраст, географическое расположение, так и векторное представление поведенческих характеристик аудитории. Вероятно, дальнейшее развитие технологий приведет к уменьшению возможностей по независимому анализу социальных медиа. Социальные сети ограничивают доступ к API, повышая стоимость разработки решений, а законодательство в области персональных данных увеличивает риски для компаний, создающих новые продукты в этой области.","PeriodicalId":284552,"journal":{"name":"The monitoring of public opinion economic&social changes","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Рыночный опыт создания платформы для анализа аккаунтов блогеров и их аудитории\",\"authors\":\"Димитрий Александрович Лесневский, Игорь Геннадьевич Рекун\",\"doi\":\"10.14515/monitoring.2021.5.1970\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Цель работы — структурировать опыт разработки инструмента для анализа блогеров и их аудиторий в социальных сетях. В статье представлены основные этапы создания этого инструмента: от интервью с потенциальными клиентами для планирования функционала к концептуальной модели, методам обработки данных и перспективам. Серия интервью (N = 20) показала, что подходы к анализу аудитории блогеров на рекламном рынке варьируются по глубине проработки в зависимости от задач. Аккаунты блогеров оценивали как по количественным показателям (объем аудитории), так и по качественным — с точки зрения соответствия имиджу брендов. Интерес для развития бизнеса представили именно аудиторные показатели. Модель для описания пользователей социальной сети (а следовательно — для аудиторий) сложилась из трех составляющих: контента самого аккаунта, контента его аудитории и контента других аккаунтов, с которыми он взаимодействует. Обработка массива данных потребовала технических решений на основе машинного обучения для анализа текстов и изображений. В результате мы получили как наборы классических индикаторов — пол, возраст, географическое расположение, так и векторное представление поведенческих характеристик аудитории. Вероятно, дальнейшее развитие технологий приведет к уменьшению возможностей по независимому анализу социальных медиа. Социальные сети ограничивают доступ к API, повышая стоимость разработки решений, а законодательство в области персональных данных увеличивает риски для компаний, создающих новые продукты в этой области.\",\"PeriodicalId\":284552,\"journal\":{\"name\":\"The monitoring of public opinion economic&social changes\",\"volume\":\"16 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-11-09\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"The monitoring of public opinion economic&social changes\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.5.1970\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"The monitoring of public opinion economic&social changes","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.5.1970","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

这项工作的目的是构建工具开发经验,用于分析博客作者和他们的社交网络观众。本文介绍了该工具的基本阶段:从采访潜在客户来规划功能,到概念模型、数据处理方法和前景。一系列采访(N = 20)显示,博客用户分析广告市场的方法根据任务的深度不同。博主的账户是根据数量(观众数量)和质量(符合品牌形象)来衡量的。对商业发展感兴趣的是审计指标。描述社交网络用户的模型(因此是观众)由三个组成:账户本身的内容、观众的内容和其他账户的内容。处理大量数据需要基于机器学习的技术解决方案来分析文本和图像。因此,我们得到了一系列经典指标——性别、年龄、地理位置和行为特征的向量表示。随着技术的进一步发展,独立的社交媒体分析可能会减少可能性。社交网络限制了API的访问,增加了决策成本,个人数据立法增加了在这一领域创造新产品的公司的风险。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Рыночный опыт создания платформы для анализа аккаунтов блогеров и их аудитории
Цель работы — структурировать опыт разработки инструмента для анализа блогеров и их аудиторий в социальных сетях. В статье представлены основные этапы создания этого инструмента: от интервью с потенциальными клиентами для планирования функционала к концептуальной модели, методам обработки данных и перспективам. Серия интервью (N = 20) показала, что подходы к анализу аудитории блогеров на рекламном рынке варьируются по глубине проработки в зависимости от задач. Аккаунты блогеров оценивали как по количественным показателям (объем аудитории), так и по качественным — с точки зрения соответствия имиджу брендов. Интерес для развития бизнеса представили именно аудиторные показатели. Модель для описания пользователей социальной сети (а следовательно — для аудиторий) сложилась из трех составляющих: контента самого аккаунта, контента его аудитории и контента других аккаунтов, с которыми он взаимодействует. Обработка массива данных потребовала технических решений на основе машинного обучения для анализа текстов и изображений. В результате мы получили как наборы классических индикаторов — пол, возраст, географическое расположение, так и векторное представление поведенческих характеристик аудитории. Вероятно, дальнейшее развитие технологий приведет к уменьшению возможностей по независимому анализу социальных медиа. Социальные сети ограничивают доступ к API, повышая стоимость разработки решений, а законодательство в области персональных данных увеличивает риски для компаний, создающих новые продукты в этой области.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信