論文の概要: Information Sharing Among Countries: A Perspective from Country-Specific Websites in Global Brands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11695v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:32:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:02.018719
• Title: Information Sharing Among Countries: A Perspective from Country-Specific Websites in Global Brands
• Title（参考訳）: 各国間の情報共有:グローバルブランドの国別ウェブサイトから
• Authors: Amit Pariyar, Yohei Murakami, Donghui Lin, Toru Ishida,
• Abstract要約: 国内の複数の公用語と、他の国と共通する言語は、情報共有中に共有言語と共有言語の両方でコンテンツ一貫性を要求する。 コンテンツ共有の対立と、国間の言語で伝播しないコンテンツ更新が原因で、矛盾が問題となる。 本研究では,グローバルブランド内における情報共有の特質を,国別ウェブサイトで共有されているコンテンツによって定性的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249694498830561
• License:
• Abstract: Multiple official languages within a country along with languages common with other countries demand content consistency in both shared and unshared languages during information sharing. However, inconsistency due to conflict in content shared and content updates not propagated in languages between countries poses a problem. Towards addressing inconsistency, this research qualitatively studied traits for information sharing among countries inside global brands as depicted by content shared in their country-specific websites. First, inconsistency in content shared is illustrated among websites highlighting the problem in information sharing among countries. Second, content propagation among countries that vary in scales and coupling for specific content categories are revealed. Scales suggested that corporate and customer support related information tend to be shared globally and locally respectively while product related information is both locally and regionally suitable for sharing. Higher occurrences of propagation when sharing corporate related information also showed tendency for high coupling between websites suggesting the suitability for rigid consistency policy compared to other categories. This study also proposed a simplistic approach with pattern of sharing to enable consistent information sharing.
• Abstract（参考訳）: 国内の複数の公用語と、他の国と共通する言語は、情報共有中に共有言語と共有言語の両方でコンテンツ一貫性を要求する。 しかし、コンテンツ共有の対立や、国間の言語で普及していないコンテンツ更新による矛盾が問題となっている。 不整合に対処するために,本研究では,グローバルブランド内における情報共有の特質を,各国固有のウェブサイトで共有されているコンテンツによって定性的に研究した。 まず、各国間の情報共有の問題点を浮き彫りにしたサイトの中で、コンテンツ共有の不整合を説明している。 第2に、特定のコンテンツカテゴリの規模や結合度が異なる国間でのコンテンツ伝播を明らかにする。 スケールは、企業と顧客のサポート関連情報をそれぞれグローバルとローカルに共有する傾向があり、製品関連情報は、地域と地域の両方で共有に適していることを示唆している。 コーポレート関連情報を共有する場合の伝播の頻度は,他のカテゴリと比較して厳密な整合性ポリシーに適合する可能性が示唆されたウェブサイト間で高い結合傾向を示した。 また,一貫した情報共有を実現するための共有パターンを用いた簡易的手法を提案する。

関連論文リスト

• Understanding Position Bias Effects on Fairness in Social Multi-Document Summarization [1.9950682531209158]
  3つの言語コミュニティからのつぶやきを要約する際の入力文書におけるグループ順序付けの効果について検討する。 以上の結果から,社会的多文書要約では位置バイアスが異なることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T00:19:31Z)
• Social Links vs. Language Barriers: Decoding the Global Spread of Streaming Content [0.0]
  我々は、Netflix、Spotify、YouTubeの3つの重要なストリーミングサービスの社会的側面を、各国のコンテンツの普及に重点を置いて検討する。 2年間のトレンドチャートデータセットを使用して、ストリーミングコンテンツは、ビデオ指向(Netflix)とオーディオ指向(Spotify)の2つのタイプに分けられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T16:31:54Z)
• News and Misinformation Consumption in Europe: A Longitudinal Cross-Country Perspective [49.1574468325115]
  本研究では,欧州4カ国における情報消費について検討した。 フランス、ドイツ、イタリア、イギリスのニュースメディアアカウントから3年間のTwitter活動を分析した。 信頼性のある情報源が情報ランドスケープを支配していることを示しているが、信頼性の低いコンテンツは依然としてすべての国に存在している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T16:22:10Z)
• Image-Specific Information Suppression and Implicit Local Alignment for Text-based Person Search [61.24539128142504]
  テキストベースの人物検索(TBPS)は,問合せテキストが与えられた画像ギャラリーから同一の身元で歩行者画像を検索することを目的とした課題である。 既存の手法の多くは、モダリティ間の微粒な対応をモデル化するために、明示的に生成された局所的な部分に依存している。 TBPSのためのマルチレベルアライメントネットワーク(MANet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T16:14:18Z)
• RoME: Role-aware Mixture-of-Expert Transformer for Text-to-Video Retrieval [66.2075707179047]
  そこで本研究では,テキストと動画を3段階に切り離した,新しい混在型トランスフォーマーRoMEを提案する。 我々はトランスフォーマーに基づくアテンション機構を用いて、グローバルレベルとローカルレベルの両方で視覚とテキストの埋め込みを完全に活用する。 提案手法は,YouCook2 および MSR-VTT データセットの最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T11:12:49Z)
• Global-and-Local Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection [162.62642867056385]
  Co-Salient Object Detection (CoSOD)の目標は、2つ以上の関連する画像を含むクエリグループに一般的に現れる有能なオブジェクトを見つけることである。 本稿では,グローバル対応モデリング(GCM)とローカル対応モデリング(LCM)を含む,グローバル・ローカル協調学習アーキテクチャを提案する。 提案したGLNetは3つの一般的なCoSODベンチマークデータセットに基づいて評価され、我々のモデルが小さなデータセット(約3k画像)でトレーニングされた場合、一部の大規模データセット(約8k-200k画像)でトレーニングされた11の最先端の競合製品(約8k-200k画像)を上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T14:32:41Z)
• A Case Study and Qualitative Analysis of Simple Cross-Lingual Opinion Mining [0.0]
  本稿では,複数の言語をシミュレート可能な感情分析を用いた1つのトピックモデルの構築手法を提案する。 このモデルを,特定のドメイン,すなわち有機食品のユーザコメントに応用する。 安定・ドメイン関連トピックの比率が高く,トピックとその内容間の有意義な関係,ソーシャルメディア文書の解釈可能な表現が得られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T14:49:50Z)
• Local-Global Associative Frame Assemble in Video Re-ID [57.7470971197962]
  ビデオ列から自動生成されたオブジェクト境界ボックスにおける雑音および非表現フレームは、ビデオ再識別(Re-ID)における識別表現の学習に困難をもたらす 既存の手法の多くは、局所的な部分アライメントまたはグローバルな外観相関によって、ビデオフレームの重要性を個別に評価することで、この問題に対処している。 本研究では,局所的なアライメントとグローバルな相関関係を共同で検討し,相互の促進・強化について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T19:07:39Z)
• Global Attention for Name Tagging [56.62059996864408]
  ローカル、文書レベル、コーパスレベルのコンテキスト情報を活用することで、名前タグを改善するための新しいフレームワークを提案する。 本研究では,グローバルな注意を介し,文書レベルのコンテキスト情報とコーパスレベルのコンテキスト情報と,局所的なコンテキスト情報とを組み込むことを学習するモデルを提案する。 ベンチマークデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T07:27:15Z)
• A network perspective on intermedia agenda-setting [4.83420384410068]
  我々は、あるトピックに対して異なるニュースソース間の影響のネットワークを推論する方法論を提示することで、メディア間アジェンダ設定を運用する。 同じニュースソースが特定のトピックに対してアジェンダ・セッターとして機能し、他のトピックに対してフォロワーとして機能する。 同時に、ほとんどのトピックに関連する影響ネットワークは、小さな世界特性を示しており、ネットワーク内のニュースソースによって表現される感情の全体的多様性に重要な役割を担っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T11:27:16Z)

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。