ВИКОРИСТАННЯ СЕМАНТИЧНОГО ПРОСТОРУ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ АНАЛІЗУ СПОЖИВЧИХ УПОДОБАНЬ
Ключові слова:
психосемантика, семантичний аналіз, споживчі переваги, психосемантична модель, соціальні мережі.Анотація
У статті розглядаються питання дослідження процесу формування споживчих уподобань, який являє собою один із найважливіших аспектів купівельної поведінки. Відзначено, що споживчі уподобання виникають в результаті комунікації людини з навколишнім соціальним середовищем. В останні десятиліття одним з найважливіших каналів соціалізації є Інтернет, в тому числі соціальні мережі. Питанням семантичного аналізу контенту соціальних мереж присвячений значний обсяг публікацій в зарубіжній та вітчизняній науковій літературі. Разом з тим недостатня увага приділяється вивченню взаємозв'язків між особливостями відображення в соціальних мережах особистого семантичного простору користувачів і ступенем зацікавленості останніх у різних видах продуктів, що пропонуються на ринку. Виявлення та аналіз взаємозв'язків між особливостями відображення в соціальних мережах особистого семантичного простору користувачів і ступенем їх інтересу до різних форм ринкової пропозиції становить значний теоретичний і практичний інтерес в сфері дослідження психологічних закономірностей купівельної поведінки. Метою дослідження, результати якого описані в даній статті, було обґрунтування можливості використання семантичних елементів особистих сторінок користувачів соціальних мереж для аналізу процесу формування купівельної поведінки.
Запропоновано підхід до дослідження споживчих уподобань з використанням психосемантичної моделі купівельної поведінки, яка враховує взаємодію семантики оточуючого комунікативного середовища і особистого семантичного простору індивіда. Дослідження було виконано на прикладі соціальної мережі «ВКонтакте». В результаті дослідження підтверджена можливість виявлення статистично значущих взаємозв'язків семантичних особливостей сторінок користувачів соціальних мереж з увагою цих користувачів до певних видів товарної пропозиції.
Посилання
Volokhonskaya, M. (2012). Blog as a component of the personal psycological space. Proceedings of St. Petersburg university. Series 12. Psychology, sociology, pedagogy. 1, 118-122 (In Russian).
Zaytseva, Y. (2012). The self-presentation image (avatar) as a factor of formation of initial confidence or lack of confidence to a participant of Internet-communication. Proceedings of St. Petersburg university. Series 12. Psycology, sociology, pedagogy. 1, 134-143 (In Russian).
Karpenko, O. (2014). Ukrainians in social networks: a large-scale research by Yandex. Retrieved from http://ain.ua/2014/08/21/537620 (In Russian)
Dodonov, А., Lande, D., Pryshchepa V., & Putiatin, V. (2013). Competitive intelligence in computer networks. Кyiv: IPRI NAN Ukrainy (In Russian).
Kuznetsova, I., & Fominova, E. (2016). The selection of an avatar as a form of self-presentation on the Internet (on the example of VKontakte social network). St. Petersburg psychological journal. 14, 101-114 (In Russian).
Petrenko, V. (1997). Principles of psycho-semantics. Мoscow: MGU (In Russian).
Rudenko, V. (2012). Mathematical statistics. Kyiv: Center of learning literature (In Ukrainian).
Solovey, А. (2014). The interaction and self-presentation features in social networks. Internet social space: prospects of economic and sociological research: Proceedings of the international research and practical conference. Minsk, Belarus: Pravo i ekonomika, 144-147 (In Russian).
Shapiro, O. (2014). Semantic basis for the modeling of a communicative discourse in the Internet space. Proceedings of the National University "Yaroslav the Wise Ukrainian Law Academy." Series: philosophy, philosophy of law, political science, sociology. 3 (22), 50-56 (In Ukrainian).
Kotler, P., & Armstrong, G. (2014). Principles of marketing (15th ed.). Harlow, UK: Pearson Education.
Smart Insights. (2013). Using the AIDAR purchasing funnel model. Retrieved from http://www.smartinsights.com/customer-relationship-management/social-crm/aidar-model/
Wang, Z., Joo, V., Tong, C., & Chan, D. (2014). Issues of social data analytics with a new method for sentiment analysis of social media data. IEEE 6th International Conference on Cloud Computing Technology and Science. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 Вісник Національного технічного університету України "КПІ". Філософія. Психологія. Педагогіка
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
а) Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License (Публічної Ліцензії Creative Commons "Із Зазначенням Авторства 4.0 Міжнародна"), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
b) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
c) Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
