शोधकर्ताओं ने लोकप्रिय ब्रांडों की पहचान करने के लिए एल्गोरिथम विकसित किया

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भावनाओं को मापने से एक स्नैपशॉट मिल सकता है कि ग्राहक कंपनियों, उत्पादों या सेवाओं के बारे में कैसा महसूस करते हैं। इसका मूल्यांकन किया जाना महत्वपूर्ण है – 86% लोगों का कहना है कि प्रामाणिकता एक महत्वपूर्ण कारक है जो यह तय करता है कि वे कौन से ब्रांड पसंद करते हैं और उनका समर्थन करते हैं। और एक एडेलमैन सर्वेक्षण में, 8% उपभोक्ताओं ने कहा कि उन्हें किसी ब्रांड से खरीदने के लिए उस पर भरोसा करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।

जबकि भावना विश्लेषण तकनीक कुछ समय के लिए आसपास रही है, मैरीलैंड विश्वविद्यालय के रॉबर्ट एच। स्मिथ स्कूल ऑफ बिजनेस के शोधकर्ताओं ने दावा किया है कि मशीन सीखने का लाभ उठाने वाली एक नई प्रणाली के साथ पूर्व विधियों में सुधार हुआ है। वे कहते हैं कि उनका एल्गोरिदम, जो सोशल मीडिया पोस्ट के माध्यम से यह समझने के लिए है कि लोग ब्रांड को कैसे समझते हैं, अधिक डेटा के माध्यम से मिल सकते हैं और बेहतर माप अनुकूलता।

भावना विश्लेषण एक आदर्श विज्ञान नहीं है, लेकिन सोशल मीडिया समृद्ध संकेत प्रदान करता है जिसका उपयोग ब्रांड रणनीतियों को आकार देने में मदद के लिए किया जा सकता है। आंकड़ों के अनुसार, 46% लोगों ने अतीत में अपनी शिकायतों को किसी विशेष कंपनी तक पहुंचाने के लिए सोशल मीडिया का उपयोग करने का विकल्प चुना है

यूनिवर्सिटी ऑफ मैरीलैंड के मास्टर प्रोग्राम के एसोसिएट डीन वेंडी ने कहा, “ब्रांडों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए सोशल मीडिया डेटा की एक बड़ी मात्रा उपलब्ध है, लेकिन इसका आंशिक रूप से उपयोग किया गया है क्योंकि डेटा की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली विधियां त्रुटिपूर्ण हैं।” डब्ल्यू मो, जिन्होंने सहयोगी कुनपेंग झांग के साथ एल्गोरिदम बनाया, ने एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा। “हमारा शोध कुछ कमियों को संबोधित करता है और कंपनियों को अधिक सटीक रूप से यह पता लगाने के लिए एक उपकरण प्रदान करता है कि उपभोक्ता अपने ब्रांड को कैसे समझते हैं।”

एल्गोरिथम विश्लेषण

Zhang’s और Moe का तरीका किसी ब्रांड के पेज पर पोस्ट से डेटा के माध्यम से छानबीन करता है, जिसमें यह भी शामिल है कि कितने उपयोगकर्ताओं ने सकारात्मक या नकारात्मक भावनाओं को व्यक्त किया है, कुछ “पसंद” किया है, या कुछ साझा किया है। यह भविष्यवाणी करता है कि लोग भविष्य में उस ब्रांड के बारे में कैसा महसूस करेंगे, जो उपयोगकर्ता-ब्रांड इंटरैक्शन डेटा के अरबों पृष्ठों और लाखों उपयोगकर्ताओं तक पहुंच जाएगा।

एल्गोरिदम विशेष रूप से अनुकूलता को मापने के लिए ब्रांडों के साथ उपयोगकर्ताओं की बातचीत को देखता है – यानी, लोग उस ब्रांड को सकारात्मक या नकारात्मक तरीके से देखते हैं या नहीं। और यह उपयोगकर्ता-ब्रांड इंटरैक्शन डेटा में उनकी टिप्पणियों के आधार पर पक्षपात, अनुकूलता और सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं की सकारात्मकता को मापने के लिए खाते में लेता है।

झांग और मो का कहना है कि ब्रांड एल्गोरिदम को कई प्लेटफार्मों – फेसबुक, ट्विटर, इंस्टाग्राम पर लागू कर सकते हैं – जब तक कि प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ता-ब्रांड इंटरैक्शन डेटा प्रदान करते हैं और उपयोगकर्ताओं को टिप्पणी करने, साझा करने और सामग्री को पसंद करने की अनुमति देते हैं। एल्गोरिथम महत्वपूर्ण रूप से उपयोगकर्ता-ब्रांड के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरैक्शन डेटा पर निर्भर होने के बजाय उपयोगकर्ता जनसांख्यिकी जैसी निजी जानकारी का उपयोग नहीं करता है।

झांग ने एक बयान में कहा, “एक ब्रांड को गतिशील रूप से अपने ब्रांड के स्वास्थ्य की निगरानी करने की जरूरत है।” “फिर वे अपने ब्रांड की अनुकूलता को प्रभावित करने या प्रतिस्पर्धियों को बेहतर प्रतिक्रिया देने के लिए मार्केटिंग रणनीति बदल सकते हैं। वे अपने ब्रांड अनुकूलता के संदर्भ में बाजार में अपने वर्तमान स्थान को बेहतर ढंग से देख सकते हैं। यह एक ब्रांड को मार्केटिंग बदलने के लिए मार्गदर्शन कर सकता है [practices]।”

झांग और मो के बारे में “बड़े पैमाने पर सोशल मीडिया डेटा का उपयोग करके ब्रांड अनुकूलता को मापना” पेपर में विस्तृत किया गया है, जिसे पत्रिका के आगामी अंक में प्रकाशित किया जाएगा। सूचना प्रणाली अनुसंधान.

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