Home Training Development Trend Analysis in Period of COVID-19 By Using Big Data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study analyzes big data to suggest the development tendency and marketing strategies of home training, which is growing rapidly due to the COVID-19 that started in 2020.BR Method: To this end, text-mining, tf-idf, connection degree centrality and semantic network analysis were conducted by using textom, a social matrix program, and Ucinet for network analysis. The data analysis period was selected for six quarters from January 1, 2020 to June 30, 2021.BR Results: The main analysis results of the study were as follows. First, home training’s word frequency, tf-idf, and connection degree centrality analysis quarterly showed that exercise, home training, home workout, and diet words were always in the top 10, but the bottom six words in the six quarters showed different tendencies. This shows that the perception of home training varies by quarter during the COVID-19 period. Second, as a result of quarterly home training semantic network analysis, the word composition of both the home training and home training trend groups were different. This shows that home training showed different development trends for each quarter during the COVID-19 period.BR Conclusion: Therefore, the purpose is to provide practical data based on the analyzed results, and to present a strategy to promote the development of the home training market at the theoretical level.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».