論文の概要: Video Influencers: Unboxing the Mystique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12311v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 19:32:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:49:35.784387
• Title: Video Influencers: Unboxing the Mystique
• Title（参考訳）: ビデオインフルエンサー:unboxing the mystique
• Authors: Prashant Rajaram and Puneet Manchanda
• Abstract要約: インフルエンサービデオの設計と効果についてはほとんど研究されていない。 動画における広告コンテンツ間の有意な関係を識別するために,トランスファーラーニングによって支援された新しい解釈可能なディープラーニングアーキテクチャを実装した。 重要な発見は、ビデオの最初の30秒におけるブランドの言及は、平均してブランドへの注目度が大幅に高まるが、ビデオに対する感情が大幅に低下していることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Influencer marketing is being used increasingly as a tool to reach customers because of the growing popularity of social media stars who primarily reach their audience(s) via custom videos. Despite the rapid growth in influencer marketing, there has been little research on the design and effectiveness of influencer videos. Using publicly available data on YouTube influencer videos, we implement novel interpretable deep learning architectures, supported by transfer learning, to identify significant relationships between advertising content in videos (across text, audio, and images) and video views, interaction rates and sentiment. By avoiding ex-ante feature engineering and instead using ex-post interpretation, our approach avoids making a trade-off between interpretability and predictive ability. We filter out relationships that are affected by confounding factors unassociated with an increase in attention to video elements, thus facilitating the generation of plausible causal relationships between video elements and marketing outcomes which can be tested in the field. A key finding is that brand mentions in the first 30 seconds of a video are on average associated with a significant increase in attention to the brand but a significant decrease in sentiment expressed towards the video. We illustrate the learnings from our approach for both influencers and brands.
• Abstract（参考訳）: インフルエンサーマーケティングは、主にカスタムビデオを通じてオーディエンスにリーチするソーシャルメディアスターの人気が高まっているため、顧客へリーチするためのツールとしてますます使われている。 インフルエンサーマーケティングの急速な成長にもかかわらず、インフルエンサービデオの設計と有効性についてはほとんど研究されていない。 YouTubeインフルエンサービデオの公開データを用いて、動画中の広告コンテンツ(テキスト、音声、画像全体)とビデオビュー、対話率、感情の間の重要な関係を特定するために、転送学習がサポートする新しい解釈可能なディープラーニングアーキテクチャを実装した。 従来の特徴工学を回避し,その代わりにポスト解釈を用いることで,解釈可能性と予測能力のトレードオフを回避する。 本研究では,映像要素の注目度の増加に関連のない要因に影響を及ぼす関係をフィルタリングし,現場でテスト可能な映像要素とマーケティング成果との因果関係の確立を容易にする。 重要な発見は、ビデオの最初の30秒におけるブランドの言及は、平均してブランドへの注目度が大幅に高まるが、ビデオに対する感情が大幅に低下していることだ。 我々は、インフルエンサーとブランドの両方のアプローチから学んだことを説明している。

関連論文リスト

• DreamRelation: Relation-Centric Video Customization [33.65405972817795]
  ビデオのカスタマイズ(英: video customization)とは、2つの主題間のユーザー特定関係を描写したパーソナライズされたビデオを作成することを指す。 既存の手法では、被写体や動きをパーソナライズできるが、複雑なビデオのカスタマイズには苦戦している。 本稿では,DreamRelationを提案する。DreamRelationはビデオの小さな集合を捉え,デカップリング学習とダイナミックエンハンスメントという2つの重要なコンポーネントを活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T17:58:03Z)
• Understanding Long Videos via LLM-Powered Entity Relation Graphs [51.13422967711056]
  GraphVideoAgentは、ビデオシーケンスを通して視覚的エンティティ間の進化する関係をマップし、監視するフレームワークである。 当社の手法は,業界ベンチマークと比較した場合,顕著な効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T10:57:24Z)
• Admitting Ignorance Helps the Video Question Answering Models to Answer [82.22149677979189]
  モデルはしばしばショートカットを定め、結果として質問と回答の間に急激な相関関係が生じる、と我々は主張する。 そこで本研究では,モデルに不明瞭さを認めざるを得ない新たな学習手法を提案する。 実際に、我々のフレームワークに最先端のモデルを統合することで、その有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T12:44:52Z)
• Enhancing Multi-Modal Video Sentiment Classification Through Semi-Supervised Clustering [0.0]
  本研究の目的は,映像そのもの,付随するテキスト,音響的特徴の2つの重要な側面に着目し,映像の感情分類を改善することである。 我々は,クラスタリングに基づく半教師付き事前学習を利用して,データから意味のある表現を抽出する手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-11T08:04:39Z)
• Prompting Video-Language Foundation Models with Domain-specific Fine-grained Heuristics for Video Question Answering [71.62961521518731]
  HeurVidQAは、ドメイン固有のエンティティアクションを利用して、事前訓練されたビデオ言語基盤モデルを洗練するフレームワークである。 我々のアプローチでは、これらのモデルを暗黙の知識エンジンとして扱い、ドメイン固有のエンティティアクションプロンサを使用して、推論を強化する正確な手がかりにモデルを焦点を向けます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T06:22:23Z)
• Compositional Video Generation as Flow Equalization [72.88137795439407]
  大規模テキスト・トゥ・ビデオ拡散モデル(T2V)は、最近、自然言語記述を驚くべき、フォトリアリスティックなビデオに変換する前例のない能力を示した。 有望な結果にもかかわらず、これらのモデルは複数の概念と行動の間の複雑な構成的相互作用を完全に把握するのに苦労する。 我々は、すべての概念が適切に表現されることを明確に保証する合成ビデオ生成のための一般的なフレームワークであるbftextVicoを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T16:27:47Z)
• Video Salient Object Detection via Contrastive Features and Attention Modules [106.33219760012048]
  本稿では,注目モジュールを持つネットワークを用いて,映像の有意な物体検出のためのコントラスト特徴を学習する。 コアテンションの定式化は、低レベル特徴と高レベル特徴を組み合わせるために用いられる。 提案手法は計算量が少なく,最先端の手法に対して良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T17:40:32Z)
• Efficient Modelling Across Time of Human Actions and Interactions [92.39082696657874]
  3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNND)における現在の固定サイズの時間的カーネルは、入力の時間的変動に対処するために改善できると主張している。 我々は、アーキテクチャの異なるレイヤにまたがる機能の違いを強化することで、アクションのクラス間でどのようにうまく対処できるかを研究する。 提案手法は、いくつかのベンチマークアクション認識データセットで評価され、競合する結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T15:39:11Z)
• Identity-aware Graph Memory Network for Action Detection [37.65846189707054]
  グラフメモリネットワークを通じて,アクターの身元情報を長期的・短期的両方の文脈で明確に強調する。 具体的には,長期関係モデリングを包括的に行う階層型グラフニューラルネットワーク(IGNN)を提案する。 我々は、異なるアイデンティティを持つアクターによる干渉の影響を低減するために、ID認識制約を生成するデュアルアテンションモジュール(DAM)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T02:34:55Z)
• Relation-aware Hierarchical Attention Framework for Video Question Answering [6.312182279855817]
  ビデオ中のオブジェクトの静的な関係と動的関係を学習するために,RHA(Relation-aware Hierarchical Attention)フレームワークを提案する。 特に、ビデオや質問は、まず事前訓練されたモデルによって埋め込まれ、視覚とテキストの特徴を得る。 我々は,時間的,空間的,意味的関係を考察し,階層的注意機構によりマルチモーダルな特徴を融合して回答を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T09:35:42Z)
• Modeling High-order Interactions across Multi-interests for Micro-video Reommendation [65.16624625748068]
  利用者の興味表現を高めるためのセルフオーバーCoアテンションモジュールを提案します。 特に、まず相関パターンを異なるレベルでモデル化し、次に自己注意を使って特定のレベルで相関パターンをモデル化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T07:20:15Z)
• Proactive Pseudo-Intervention: Causally Informed Contrastive Learning For Interpretable Vision Models [103.64435911083432]
  PPI(Proactive Pseudo-Intervention)と呼ばれる新しい対照的な学習戦略を提案する。 PPIは、因果関係のない画像の特徴を保護するために積極的に介入する。 また,重要な画像画素を識別するための,因果的に通知された新たなサリエンスマッピングモジュールを考案し,モデル解釈の容易性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T20:30:26Z)
• Self-Supervised Joint Encoding of Motion and Appearance for First Person Action Recognition [19.93779132095822]
  これら2つの情報チャネルを相互に介在する学習機能は有用である,と我々は主張する。 本稿では,自己教師付き動作予測ブロックの追加により,単一ストリームアーキテクチャで実現可能であることを提案する。 いくつかの公開データベースの実験は、我々のアプローチの力を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T17:51:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。