Geri Dön

Identifying influencer market manipulations and recommending engaging accounts

Fenomen market manipülasyonlarını açıklama ve ilgi çekici hesaplar önerme

  1. Tez No: 784459
  2. Yazar: ÖZGÜN YARGI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR VAROL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Günümüzde, tüketicilerin sosyal medya platformlarına kanalize olması ile birlikte firmaların ve markaların, sosyal medya platformları üzerinden reklam ve tanıtım yapma talepleri de sürekli olarak artmaktadır. Farklı reklam ve tanıtım arayışı içerisine girmiş olan firmalar ve markalar, bir metod olarak da fenomenleri kullanmaktadır. Fenomenlerle, hikaye başı veya paylaşım başı bir ücret üzerinden anlaşarak, ürünlerinin tanıtımını yaptırmaktadırlar. Sosyal medya kullanıcıların giderek artması, fenomen marketi içerisindeki yarışın da büyümesine yol açmıştır. Bazı fenomenler literatürde bahsedilen etkileşim metriklerini olduğundan daha yüksek gösteren çeşitli metodlar kullanmaya başlamışlardır. Bunlardan bir tanesi de bot hesaplara, kendi hesaplarını takip ettirmeleridir. Bunun sayesinde, her ne kadar fenomenlerin etkileşim sayıları yüksek gibi gözüküyor olsa da, organik etkileşim oranını bulanıklaştırmıştır. Bu tezde, literatüre, organik etkileşimleri, kullanılmakta olan etkileşim metriklerine göre daha doğru tespit edebilecek, yeni bir metrik sunuyoruz. Sunduğumuz bu metrik, yapılan değerlendirmeler sonucunda, literatürde kullanılmakta olan metriklere göre daha iyi bir performans sunduğu gözlemlenmiştir. Bunun yanında, bu metriği kullanarak oluşturulmuş bir fenomen tavsiye sistemi tanıtıyoruz. Bu sistem sayesinde, hedef fenomene göre organik etkileşim miktarı daha yüksek ve aynı temayı konu alan başka bir fenomen seçebilmek mümkün kılınıyor.

Özet (Çeviri)

Today, as consumers are channeled to social media platforms, the demands of companies and brands to advertise and promote on social media platforms are constantly increasing. Companies and brands that have been searching for different advertising and promotion approaches use influencers. They make an agreement with the influencer on a fee per story or per post to promote their products. The increasing number of social media users has led to the growth of the race within the influencer market. Some influencers have begun to use various methods that boost their engagement metrics artificially. Purchasing bot followers or automated engagement are examples of such manipulative efforts. As a result of this, although the engagement numbers of influencer seem high, they have blurred the organic engagement rate and misled the companies that hire influencers. In this thesis, we present a new metric, the CRE (capture-recapture engagement) score, to the literature that can detect organic interactions more accurately than existing interaction metrics used in influencer marketing agencies. As a result of the evaluations made, it has been observed that the metric we presented offers better performance than the metrics used in the literature. In addition to this, we introduce an influencer recommendation system built by using the CRE score. The proposed system can identify influencers that have higher engagements while preserving the similarity of the profile content with the target user. This approach provides opportunities to select highly engaging but less popular influencers.

Benzer Tezler

  1. Pay piyasasında manipülasyonların incelenmesi: Borsa İstanbul'da bir uygulama

    The analysis of manipulations in eqity market: An application in İstanbul Stock exchange

    ERAY GEMİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonomiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CİHANGİR

  2. Yazılım sektöründe yetenek yönetimi için uzman sistem geliştirme

    An expert system for talent management in the software industry

    EMİNE KURUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Innovation management in design-intensive family firms from office furniture manufacturing industry: A dynamic capability perspective from an emerging market

    Ofis mobilyası imalat sanayisindeki tasarım yoğun aile firmalarında inovasyon yönetimi: Gelişmekte olan bir pazardan dinamik yetenek perspektifi

    SELİN GÜLDEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

  4. Impact of online marketing on business performance in Afghanistan

    Afganistan'da online pazarlamanın iş performansı üzerindeki etkisi

    IDRIS USMANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHU ERGEN

  5. Sosyal ağlardaki etkileyicilerin Tunuslu tüketicilerin satın alma niyeti üzerindeki etkisi

    The impact of social influencers on Tunisian consumers' online purchase intention

    AİIR BEN MEKKİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Reklamcılıkİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. RUKİYE GÜLAY ÖZTÜRK