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  1. シンポジウム
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  4. 2024

SNSマーケティングにおける情報の発信・拡散及び影響のモデル化法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240645
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240645
66239664-c2a7-460a-b825-c62efae9b899
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CNWS2024018.pdf IPSJ-CNWS2024018.pdf (901.0 kB)
 2026年11月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CN:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-11-14
タイトル
タイトル SNSマーケティングにおける情報の発信・拡散及び影響のモデル化法
タイトル
言語 en
タイトル A Method for Modeling the Dissemination and Impact of Information in SNS Marketing
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソーシャルネットワークサービス,マーケティング,認知バイアス,Fault Tree Analysis,Attack Tree Analysis
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
日本大学大学院 生産工学研究科
著者所属
日本大学大学院 生産工学研究科
著者所属
日本大学 生産工学部
著者所属
日本大学 生産工学部
著者所属
第一工科大学 工学部 情報・AI・データサイエンス学科
著者所属
日本大学理工学部
著者所属
日本大学 生産工学部
著者所属
日本大学大学院 生産工学研究科
著者所属(英)
en
Nihon University, Graduate School of Industrial Technology
著者所属(英)
en
Nihon University, Graduate School of Industrial Technology;Nihon University, College of Industrial Technology
著者所属(英)
en
Nihon University, College of Industrial Technology
著者所属(英)
en
Daiichi Institute of Technology
著者所属(英)
en
Nihon University, College of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nihon University, College of Industrial Technology
著者所属(英)
en
Nihon University, Graduate School of Industrial Technology
著者名 岡田, 万実

× 岡田, 万実

岡田, 万実

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関口, 和巳

× 関口, 和巳

関口, 和巳

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進士, 多佳子

× 進士, 多佳子

進士, 多佳子

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川上, 智

× 川上, 智

川上, 智

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小林, 篤史

× 小林, 篤史

小林, 篤史

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粟飯原, 萌

× 粟飯原, 萌

粟飯原, 萌

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喜内, 瞭

× 喜内, 瞭

喜内, 瞭

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古市, 昌一

× 古市, 昌一

古市, 昌一

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著者名(英) Mami, Okada

× Mami, Okada

en Mami, Okada

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Kazumi, Sekiguchi

× Kazumi, Sekiguchi

en Kazumi, Sekiguchi

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Takako, Sinzi

× Takako, Sinzi

en Takako, Sinzi

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Satoru, Kawakami

× Satoru, Kawakami

en Satoru, Kawakami

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Atsushi, Kobayashi

× Atsushi, Kobayashi

en Atsushi, Kobayashi

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Megumi, Aibara

× Megumi, Aibara

en Megumi, Aibara

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Akira, Kinai

× Akira, Kinai

en Akira, Kinai

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Masakazu, Furuichi

× Masakazu, Furuichi

en Masakazu, Furuichi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ソーシャルネットワークサービス(以下 SNS と呼ぶ)は,その普及とともに利用者数が増加し,マーケティングにおいても重要なメディアとなっている.SNS では,プラットフォーム提供者が設置したアルゴリズムによって消費者は自身の興味に合った情報を容易に取得できる.この仕組みを活用した SNS マーケティングは,特定の消費者に対して商品情報を拡散できる点で効果的である一方,フィルターバブルによって消費者の興味ある情報しか届かないため,消費者の思考が偏る可能性がある.このような状態を回避するためには,消費者自身が多様な視点からの情報を積極的に取得する必要がある.また,発信者側としては,特定の商品に興味を持つ消費者に対して多様な角度からの情報を発信し,消費者が様々な商品への選択肢を持った上で発信者の商品に興味を持つような情報の発信と拡散手法を見つける必要がある.本研究は,SNS における情報の発信や拡散がどのように消費者に影響を与えるかについてモデル化する手法を提案し,モデル化例を示す.モデル化によって SNS マーケティングの作用についての理解を深め,より効果的に SNS マーケティングを利活用するため必要な発信情報と発信手段を提供することを目指している.本モデル化手法の特徴は,消費者側の行動を Fault Tree Analysis(FTA)の手法を用い,発信者側を Attack Tree Analysis(ATA)の手法を用いている点である.本稿では,提案手法を示した後に代表的な SNS マーケティングの手法を例としてモデル化した結果を示し,本モデルの有効性を今後実際の SNS マーケティングに適用して実験するための手法について述べる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the spread of social networking services (SNS), the number of SNS users has increased, and SNS has become an important medium for marketing. On SNS, consumers can easily obtain information that matches their interests through algorithms set up by the platform provider. While SNS marketing that utilizes this mechanism is effective, it is possible that consumers' thinking will become biased because they are given biased information due to the filter bubble. In order to avoid this situat ion, consumers themselves need to actively acquire a wide range of information. In addition, on the sender side, it is necessary to find a method of sending and spreading information that will allow consumers who are interested in a particular product to have a variety of options and become interested in the company's product. This research aims to provide the information and tools necessary to deepen understanding of SNS marketing and to utilize it more effectively by proposing a method for modeling how the dissemination and diffusion of information on SNS affects consumers, and by presenting examples of modeling. This modeling method is characterized by the fact that it uses the Fault Tree Analysis (FTA) method to model consumer behavior and the Attack Tree Analysis (ATA) method to model the behavior of the sender. In this paper, after presenting the proposed method, we show the results of modeling a typical SNS marketing method as an example and then discuss the method for applying the model to actual SNS marketing in the future and conducting experiments.
書誌情報 ワークショップ2024 (CN Workshop 2024) 論文集

巻 2024, p. 102-107, 発行日 2024-11-14
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:54:45.158222
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