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J-GLOBAL ID：202002213876047738   整理番号：20A0797313

# Meteo時代におけるマーケティング挑戦:探索的感情分析を用いたビジネス洞察の獲得【JST・京大機械翻訳】

Marketing challenges in the #MeToo era: gaining business insights using an exploratory sentiment analysis

著者 (3件)： Reyes-Menendez Ana (Rey Juan Carlos University, Spain) ,  Saura Jose Ramon (Rey Juan Carlos University, Spain) ,  Filipe Ferrao (Universidade Portucalense Infante Dom Henrique, Portugal)
資料名： Heliyon  (Heliyon)
巻： 6  号： 3  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3098A  ISSN： 2405-8440  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： #MeToo運動は,利害関係者の注意を引きつけて,社会的なミンセットを変化させた近年の最も印象的な社会的動きの中にある。本研究では,ビジネスとマーケティング活動に関する主要な問題を特定することにより,#MeTooの動きに含まれる課題のより深い理解を提供することを試みた。この目的のために,Twitter上のユーザ生成コンテンツ(UGC)の解析を行い,hashtag「#MeToo」(31,305ピンセット)を持つツイートを抽出した。次に,潜在的Dirichlet配置(LDA)モデルをこのデータベースに適用し,話題を同定した。次のステップにおいて,Superviseded Vector Machine(SVM)型解析を用いて,著者らは,それらの表現(正,負,および中立)に従って,ツイートを分類した。最後に,NVivoソフトウェアを用いてデータテキストマイニングを行った。これらの知見は,(i)コミュニケーションキャンペーンにおける性別の重要性,(ii)仕事における性別の公平性,(iii)社会的ネットワークにおける社会的可動化,(iv)マーケティング広告者がそれらの広告とマーケティングキャンペーンにおいてより包括的でより包括的になるべきであることを示唆する。同定された話題は,作業環境,ビジネスおよびマーケティング戦略における社会的動き,社会学,性別,またはマチスモーに関する将来の研究の出発点である可能性がある。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  社会学 ,  有害性 ,  コンテンツ ,  *マーケティング ,  作業環境 ,  広告 ,  データベース ,  市場戦略 ,  計算機科学 ,  公平性
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  社会的ネットワーク ,  テキストマイニング ,  利害関係者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 計算機科学 ,  #meto ,  性的有害性 ,  データテキストマイニング ,  感情分析 ,  ソーシャルメディアコンテンツ ,  Twitter ,  ユーザ生成コンテンツ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： マーケティング ,  探索 ,  感情分析 ,  ビジネス ,  洞察 ,  獲得