Social Media Analytics: Literature Review and Directions for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Businesses are currently using social media analytics (SMA) to develop insights for improving performance and productivity across different functions. The SMA knowledge is growing diversely, and there is a need to understand the trends and approaches holistically. The present paper offers a comprehensive review of the SMA empirical literature and directions for future research. The review is based on 54 papers selected out of 843 search results. The review focuses on different domains: industrial domains, data-mining objectives, use cases, and applications. Out of the studies, public administration and consumer discretionary sectors are the dominant ones with Twitter data being used in most of the analysis. Out of the possible techniques, classification techniques and regression models are more popular than others. Stakeholder engagement is the most focused theme in the research studies. The review also offers insights into which analytical approaches are being used in which industrial domains for specific decision making. It further suggests that novel methods, such as cross-media data classification, tags detection, label priority ranking, tweeting activity signatures, and geospatial data processing have been used less and could be further explored in future research. The review also offers implications for the decision sciences domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».