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Enregistrement W2280542037 · doi:10.5539/ijef.v8n3p97

The Role of Social Media on Establishing Brand Value: A Content Analysis on Banks in Turkey

2016· article· en· W2280542037 sur OpenAlexvenueno aff
Zeynep Birce Ergör, Elif Akagün Ergin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaRestructuringBusinessSample (material)MarketingTurkishValue (mathematics)Scale (ratio)Dimension (graph theory)Brand managementAdvertisingContent analysisSociologyPolitical scienceFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing use of social media on a global scale and it has been forcing organizations to restructure and adjust their marketing activities. In a relationship-driven economy, the goal of achieving a sustainable competitive advantage makes it crucial to adapt to the ever-changing trends in the market. Social media contributes to this goal since it has a considerable impact on creating and shaping brand value for organizations. The social networks help organizations enhance the development of strong brands not only through promoting their products and services but also providing them the platform to build strong and reliable relationships with their customers. This paper aims to investigate the role of social media on brands by examining the active role of banks on social networks. For this purpose, the “tweets” of the five Turkish banks with the highest brand values in the banking sector have been analyzed by content analysis method. The sample banks are drawn from the Banker’s annual Top 500 Banking Brands 2014 report. Brand value is used as the selection criteria of the sample banks and “Twitter” social network is considered as the primary social media outlet. The data is composed of the “tweets” and gathered from the official Twitter accounts of the banks with the highest brand values in Turkey. The “retweets” and the texts sent by other Twitter users are excluded. The findings indicate that the sample banks are active users of social media. These banks do not only use Twitter but also other social networks as well as their official websites. In addition, the paper displays specific purposes the banks have for using social media sites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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