Key points are not available for this paper at this time.
يقترح هذا المقال حول أساليب البحث إطاراً لتحليلات البيانات المرئية لتعزيز أبحاث وسائل الإعلام الاجتماعية باستخدام نماذج التعلم العميق. بالاستناد إلى الأدبيات المتعلقة بأنظمة المعلومات والتسويق، والمكملة بالأساليب المستندة إلى البيانات، نقترح مجموعة من ميزات المحتوى المرئية والنصية بما في ذلك مقاييس التعقيد والتشابه والاتساق التي يمكن أن تلعب أدواراً مهمة في إقناع المحتوى الخاص بوسائل الإعلام الاجتماعية. ثم نستخدم أساليب التعلم الآلي المتطورة مثل التعلم العميق واستخراج النصوص لتطبيق هذه الميزات الجديدة على المحتوى بطريقة قابلة للتوسع ومنهجية. بالنسبة للميزات التي تم تطويرها حديثًا، نتحقق من صحتها مقابل المرمزين البشريين في أمازون ميكانيكال ترك. علاوة على ذلك، نقوم بإجراء دراستين حالتين مع مجموعة بيانات كبيرة من وسائل الإعلام الاجتماعية من تامبلر لإظهار فعالية ميزات المحتوى المقترحة. تُظهر دراسة الحالة الأولى أن الميزات المدفوعة نظريًا والمستندة إلى البيانات تحسن بشكل كبير من قدرة النموذج على التنبؤ بشعبية المنشور، وتسلط الثانية الضوء على العلاقات بين ميزات المحتوى وتقييمات المستهلكين للمنشورات المعنية. يُظهر الإطار البحثي المقترح كيف يمكن لأساليب التعلم العميق تعزيز تحليل البيانات المرئية والنصية غير المنظمة لأبحاث وسائل الإعلام الاجتماعية.
درس شين وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.