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Enregistrement W4290842452 · doi:10.5585/exactaep.2022.20825

PARTICIPATIVE MULTIPLE CRITERIA APPROACH FOR DIGITAL INFLUENCERS CHOICE

2022· article· en· W4290842452 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueExacta · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Universidade Federal do Vale do São FranciscoUniversidade Federal de PernambucoUniversité de MontréalUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésInfluencer marketingDigital marketingComputer scienceSelection (genetic algorithm)MarketingBusinessArtificial intelligenceMarketing managementWorld Wide WebRelationship marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social networks play an essential role in consumers' decision-making. In this sense, digital influencers are tools for better reaching the marketing objectives of an organization. However, choosing the digital influencer that better represents the company's image is a challenge for marketing departments. This type of decision is currently made intuitively and unstructured. This research proposes a participatory approach to support the selection of digital influencers in marketing planning. The methodology is structured in five phases: (i) setting out a list of hypothetical potential digital influencers, (ii) defining the criteria to assess the potential digital influencers, (iii) assessing the performance of the potential digital influencers in each criterion, (iv) aggregating the results to obtain the ideal portfolio and (v) analysis of the method results and influencer choice. The approach was tested and validated in a tourism company in Brazil. As a result, the potential digital influencers named were chosen in the proposed method.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,296 · 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