Исследователи СПбГУ создали методику для определения наиболее успешной для коммерческой деятельности блогеров площадки в социальных сетях. С помощью технологии искусственного интеллекта можно проанализировать комментарии под одинаковыми видео на разных платформах.
Ученые СПбГУ разработали подход на основе ИИ для определения лучшей площадки для продаж в соцсетях / © Flipsnack, unsplash.com
Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в научном Journal of Telecommunications and the Digital Economy.
С появлением формата коротких видео блогеры стали публиковать одинаковый контент на разных платформах, что позволяет значительно расширить аудиторию и дает возможность продавать товары и услуги. Понимание, на каком сервисе аудитория наиболее склонна к покупкам, помогает авторам эффективнее вести рекламную деятельность и получать доход.
Определить такую платформу позволяет методология, разработанная экономистами Санкт-Петербургского университета. Ученые проанализировали тональность и вариативность комментариев под видео российских арт-блогеров, опубликованных на разных площадках. Ранее подобные сравнительные исследования не проводились.
«Прежде чем начинать коммерческую деятельность, стоит провести анализ, аналогичный нашему, чтобы выбрать оптимальную площадку для своей деятельности. Универсальной платформы, подходящей всем, не существует — для каждого автора она своя. Однако найдя отклики, связанные с коммерческой заинтересованностью, можно определить основную площадку для продвижения и наиболее эффективно выбрать канал коммуникации с аудиторией. Наше исследование дает инструмент для такого выбора», — пояснила доцент кафедры информационных систем в экономике СПбГУ Людмила Гадасина.
Ученые выбрали для анализа сферу искусства — в частности, рисование и рукоделие, поскольку эта тематика социально нейтральна и позволяет изучить максимально естественные реакции аудитории. Выбор блогеров основывался на всестороннем анализе, включающем такие параметры, как размер аудитории, средний охват последних десяти видео и вовлечённость под последней публикацией. В итоге материалом для исследования стали комментарии шести российских арт-блогеров, публикующих короткие видео на таких платформах как Яндекс Дзен, Instagram (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории РФ) и YouTube.
Для обработки данных использовали адаптированную языковую модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), способную анализировать лингвистический контекст и семантику. Ученые дополнительно обучили модель, чтобы упростить оценку тональности комментариев. Они отметили, что самым трудоемким этапом стала разметка данных: весь массив комментариев вручную аннотировала команда из девяти экспертов, причем каждое сообщение проверял один из трех рецензентов.
Комментарии разделили на шесть категорий: агресивные, негативные, нейтральные, позитивные, восторженные и вопросы. Исследование подтвердило, что реакция на одинаковые видео различается в зависимости от платформы. Для каждого блогера выявили преобладающую тональность комментариев на конкретной площадке.
Наибольшее количество агресивных комментарием обнаружилось на YouTube, что ученые связали с высокой активностью пользователей. Также была выявлена высокая корреляция между количеством положительных и отрицательных комментариев.
Однако разница между блогерами тоже оказалась значительна: если у одного автора на разных платформах встречаются противоположные реакции, то у другого может доминировать один тип откликов.
В поисках оптимальной площадки для коммерческого продвижения исследователи пришли к выводу, что универсального решения нет — выбор зависит от конкретного блогера. Определить подходящую платформу можно по комментариям, выражающим заинтересованность в покупках.
Ученые отметили, что в будущем можно расширить исследование, включив другие платформы, а также проанализировать связь тональности комментариев с демографическими данными: полом, географией и возрастом пользователей. Это позволит точнее определить целевую аудиторию для коммерческой деятельности.
