論文の概要: Decision Making For Celebrity Branding: An Opinion Mining Approach Based On Polarity And Sentiment Analysis Using Twitter Consumer-Generated Content (CGC)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12630v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 15:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 09:44:48.484766
• Title: Decision Making For Celebrity Branding: An Opinion Mining Approach Based On Polarity And Sentiment Analysis Using Twitter Consumer-Generated Content (CGC)
• Title（参考訳）: セレブ・ブランディングのための意思決定:Twitter Consumer-Generated Content (CGC) を用いた極性と知覚分析に基づくオピニオンマイニングアプローチ
• Authors: Ali Nikseresht, Mohammad Hosein Raeisi, Hossein Abbasian Mohammadi
• Abstract要約: 本研究は、感情分析における機械学習と語彙に基づくアプローチを比較した。 提案手法は精度の点で異なっており,機械学習手法により精度が向上した。 また、企業は消費者の感情に気付き、キャンペーンを考えるたびに正しい人を選ぶべきであることも判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The volume of discussions concerning brands within social media provides digital marketers with great opportunities for tracking and analyzing the feelings and views of consumers toward brands, products, influencers, services, and ad campaigns in CGC. The present study aims to assess and compare the performance of firms and celebrities (i.e., influencers that with the experience of being in an ad campaign of those companies) with the automated sentiment analysis that was employed for CGC at social media while exploring the feeling of the consumers toward them to observe which influencer (of two for each company) had a closer effect with the corresponding corporation on consumer minds. For this purpose, several consumer tweets from the pages of brands and influencers were utilized to make a comparison of machine learning and lexicon-based approaches to the sentiment analysis through the Naive algorithm (lexicon-based) and Naive Bayes algorithm (machine learning method) and obtain the desired results to assess the campaigns. The findings suggested that the approaches were dissimilar in terms of accuracy; the machine learning method yielded higher accuracy. Finally, the results showed which influencer was more appropriate according to their existence in previous campaigns and helped choose the right influencer in the future for our company and have a better, more appropriate, and more efficient ad campaign subsequently. It is required to conduct further studies on the accuracy improvement of the sentiment classification. This approach should be employed for other social media CGC types. The results revealed decision-making for which sentiment analysis methods are the best approaches for the analysis of social media. It was also found that companies should be aware of their consumers' sentiments and choose the right person every time they think of a campaign.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア内のブランドに関する議論の量によって、デジタルマーケターは、CGCにおけるブランド、製品、インフルエンサー、サービス、広告キャンペーンに対する消費者の感情や見解を追跡し分析する機会を得られる。 本研究は,企業や著名人(その企業の広告キャンペーンに参加した経験のあるインフルエンサー)のパフォーマンスと,ソーシャルメディアでcgcに採用された自動感情分析とを比較し,どのインフルエンサー(企業毎に2人)が消費者の心に密接な影響を与えているかを見極めるための消費者の感情について検討することを目的とする。 この目的のために、ブランドやインフルエンサーのページからのいくつかの消費者ツイートを用いて、ナイーブアルゴリズム(lexicon-based)とナイーブベイズアルゴリズム(machine learning method)による感情分析に対する機械学習とレキシコンベースのアプローチを比較し、キャンペーンを評価するための望ましい結果を得る。 以上の結果から,このアプローチは精度の点で異なっており,機械学習法の方が精度が高かった。 最後に、これまでのキャンペーンにおいてどのインフルエンサーがより適切かを示し、当社の将来における適切なインフルエンサーの選択を助け、その後の広告キャンペーンをより良く、より適切な、より効率的なものにした。 感情分類の精度向上に関するさらなる研究が必要である。 このアプローチは他のソーシャルメディアのCGCタイプにも適用すべきである。 その結果,感情分析手法がソーシャルメディアの分析に最適な意思決定方法であることが判明した。 また、企業は消費者の感情を認識し、キャンペーンを考えるたびに適切な人物を選ぶべきであることも判明した。

関連論文リスト

• On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
  我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。 本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z)
• Measuring Strategization in Recommendation: Users Adapt Their Behavior to Shape Future Content [66.71102704873185]
  実験と調査を行うことで,ユーザストラテジゼーションの試行を行う。 参加者の居住時間や「いいね!」の使用など,結果指標間での戦略化の強い証拠を見出す。 この結果から,プラットフォームはアルゴリズムがユーザの行動に与える影響を無視できないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T07:36:08Z)
• Tweet Influence on Market Trends: Analyzing the Impact of Social Media Sentiment on Biotech Stocks [0.0]
  本研究は, ニュース, 企業意見, CEO意見, 競合意見, バイオテクノロジー分野における株式市場行動など, 様々なカテゴリーにおけるツイート感情の関係について検討した。 われわれは、新型コロナウイルス、ワクチン、企業、そしてそれぞれのCEOに関するTwitterのデータとともに、最大かつ最も影響力のある製薬会社10社の過去の株式市場データを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T15:43:27Z)
• Persuasion Strategies in Advertisements [68.70313043201882]
  我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。 次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。 我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T07:33:13Z)
• Personality-Driven Social Multimedia Content Recommendation [68.46899477180837]
  人格特性がコンテンツレコメンデーションモデルに与える影響を,新しいパーソナリティ駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションシステムを適用して検討する。 実験結果と実世界のケーススタディは、PersiCが効率的な人格駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションを行う能力だけでなく、実用的なデジタル広告戦略レコメンデーションを可能にすることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T14:37:18Z)
• A Causal Approach for Business Optimization: Application on an Online Marketplace [0.0]
  本稿では、因果推論を用いて、各潜在的な顧客への接触効果を推定し、それに応じて接触方針を設定することを提案する。 このアプローチを、オンラインジュエリーマーケットプレースであるWorthy.comのデータで実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T21:06:53Z)
• How causal machine learning can leverage marketing strategies: Assessing and improving the performance of a coupon campaign [0.0]
  本研究では、マーケティング介入、すなわちクーポンキャンペーンの因果効果が小売企業の販売に与える影響を評価するために因果機械学習アルゴリズムを適用した。 本研究は,ビジネス分析における因果機械学習の適用事例を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T16:58:29Z)
• Aggregate effects of advertising decisions: a complex systems look at search engine advertising via an experimental study [26.218512292529635]
  我々は,様々な広告戦略の評価と,検索市場におけるメカニズムの影響評価を支援するシミュレーションフレームワークを開発し,検証する。 電子単語の集合的影響,競争レベル,戦略的入札行動に関する3つの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T09:16:15Z)
• Ranking Micro-Influencers: a Novel Multi-Task Learning and Interpretable Framework [69.5850969606885]
  マルチメディアコンテンツに基づくマイクロインフルエンサーランキングにおける技術状況を改善するための,新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。 精度とモデルの複雑さの両面で大きな改善が見られた。 この研究で提示されるランキングと解釈のテクニックは、任意のマルチメディアランキングタスクに一般化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T13:04:25Z)
• Do Interruptions Pay Off? Effects of Interruptive Ads on Consumers Willingness to Pay [79.9312329825761]
  本研究は,広告主ブランドの商品に対する消費者の支払い意欲に及ぼす割り込み広告の影響を計測する研究結果である。 本研究は, 広告の経済的影響に関する研究に寄与し, 実験マーケティング研究における実際の(自己申告の)支払意欲を測定する方法を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T09:26:57Z)

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。