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Quelles sont les plus gros mensonges historiques que l'inconscient populaire admet aujourd'hui comme étant la réalité?

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Messagepar jordanss123 » Ven Mar 17, 2017 3:25 pm

la valeur de la télévision sociale médias sociaux devient de plus en plus populaire, il devient de plus en plus un moyen pour les industries, les entreprises et les marques pour découvrir ce que le zeitgeist pense et de culture, de recommander d'autres consommateurs pourrait aimer.dans cette interview, elle parle de sa méthode et les résultats, et répond également à une annonce récente par nielsen qu'il inclura des données démographiques dans le cadre de son twitter audimat.ce service fournit des données cette jauge qui montre sont générant le plus de parasites sur le réseau social.pourquoi est - ce important de l'industrie des médias dans le cadre de découvrir combien de personnes regardent une émission et aux annonceurs?shawndra hill: il y a un certain nombre de raisons pourquoi il est intéressant et important.la première est que la télévision peut observer, en temps réel, de réaction immédiate et l'engagement pour le contenu de l'émission.que peux biologiques: réponse à [ce qui se passe dans le complot], ou des émissions de télévision en fait intégrer les médias sociaux contenus dans les spectacles et demander aux gens de voter, par exemple, en regardant la télé.mais alors, en plus d'examiner l'engagement en temps réel, on pourrait également examiner les téléspectateurs et estimer des choses comme la démographie et les intérêts, et avoir une idée de qui est vraiment en train de regarder la télé.les émissions ont le plus large public sur twitter.pourquoi est ce notable?hill: nous [hill et son équipe de recherche ont été l'estimation démographique de tweets] pendant une période relativement longue, comme les tweets se rapportent aux téléspectateurs et la télévision.donc, si il remarquable en ce qu'il ajoute un service de nielsen clients, ce qui peut être fait avec les données publiquement accessibles gratuitement.et bien, c'est que si vous avez une méthodologie pour inférer des données démographiques des groupes ou des individus, vous pouvez le faire pour un très grand nombre de personnes et de twitter de poignées.twitter s'occupe de représenter des spectacles et des marques.et alors, quel beau sur la capacité de déduire la démographie est que vous pouvez faire pour un large éventail de twitter s'occupe plus que de la télévision populaire montre que nielsen suit généralement.les mots qu'utilisent les gens sont révélatrices de leur démographie et les intérêts.notre approche fonctionne de la manière suivante: on commence par twitter de poignées.habituellement, nous nous concentrons sur des émissions de télévision et de marques.mais twitter gère peut représenter quelqu'un.par exemple,air max femme pas cher, je pourrais utiliser twitter gérer mes [des] compte.les poignées de twitter, on attrape [chacun] adeptes.pour les adeptes, on prend leurs tweets.ainsi, chaque twitter est représentée par tous les tweets de tous les disciples.tu peux penser de ce que, pour un spectacle que nous avons tous le suiveur tweets pas seulement tweets sur le spectacle, mais twitter sur leur vie quotidienne.une fois que nous avons ce document de tous les tweets des partisans d'une poignée, puis on créer qu'un sac de mots.c'est juste créer un grand vecteur de mots et le compte avec eux.nous avons alors en corrélation les chiffres; nous normaliser le compte de façon particulière.mais on compte sur ces mots sont le niveau global des données démographiques de la montre.on trouve que les données d'une façon intéressante de facebook, par la publicité sur facebook api, qui nous permet d'obtenir des estimations de l'ensemble des proportions de personnes qui suivent une chose en particulier.c'est peut - être une émission de télévision comme je l'ai mentionné, ou d'une marque ou d'une personne.puis on corréler la proportion de gens qui suivent une marque ou une émission de télévision ou une personne avec ces mots [de la recueillies tweets], et trouver les mots qui sont corrélés avec des proportions différentes de la démographie.des exemples de ces caractéristiques démographiques que nous avons examinés sont le sexe, l'âge et le niveau d'éducation.mais en outre, facebook vous permet également de cibler différents intérêts.alors, on pourrait même voir les estimations de la population pour les gens qui aiment jardiner, par exemple, ou de la cuisson.même à ce niveau agrégé, où l'on prend les mots associés à ceux qui suivent le montre, et ce niveau agrégé les données démographiques, on peut faire un très bon travail quand on construit des modèles pour établir une corrélation entre les mots et la démographie de la prédiction de la démographie de tenu des groupes de personnes.pourquoi c'est si puissant, c'est que vous ne vous limiter à seulement populaires de choses que peut - être une compagnie comme nielsen ont habituellement une estimation, des estimations fiables.vous pouvez faire des estimations pour tout ce qui a un groupe de gens qui parlent de leur vie quotidienne que vous avez quelque chose qu'on appelle la talkographic profil.pouvez - vous expliquer exactement ce que c'est, et comment ça marche?hill: on a inventé cette expression signifie que les gens sont ce qu'ils disent.groupes et individus particuliers sur twitter et sur les médias sociaux.les mots qu'utilisent les gens sont révélatrices de leur démographie et les intérêts.comment tu fais ça, et pourquoi est - il différent de celui des systèmes traditionnels de recommandation?hill: nous avons construit une recommandation moteur au - dessus de ce qu'on appelle ces profils pour les spectacles.on voulait montrer que ces profils avait de valeur.ce que nous faisons est simplement calculer la similitude entre montre ou vraiment, twitter s'occupe de fondée sur les mots que les gens qui suivent le montre [].ce faisant, on peut calculer la similitude entre n'importe quoi,air max turquoise, n'importe quel twitter gérer.et quand on a un nouvel ensemble d'utilisateurs, on peut nourrir de la montre ou twitter gère que l'utilisateur suit dans notre grande matrice de corrélation des points, ou montre, et demander, fondée sur la similitude entre cette question que nous donne notre système et tous les calculs que nous avons fait, quelles sont les choses que l'utilisateur seraient les plus susceptibles de suivre?on trouve que le calcul de la similitude entre la montre de cette façon, juste en utilisant les mots, est très prédictive [de] ce que les gens vont suivre.la bonne chose, c'est bien qu'il y ait beaucoup de stratégies pour renforcer la recommandation des moteurs utilisant par exemple, le produit ou le réseau de twitter s'occupe de cette forme de poignées à twitter qui sont communément suivies par beaucoup de gens utilisant le texte signifie que tu ne besoin de ces réseaux.donc, alors que twitter a un important réseau d'utilisateurs,air max 1 essential femme, il y a beaucoup de sites web qui ne [on] dire que peut - être tweets ou des textes peut être utilisé comme un substitut à ce réseau les données lorsqu'il n'est pas là.et quand il est là,nouvelle air max noir, il peut être utilisé pour la compléter.en plus de la valeur, il contribue en outre à ce qu'un problème de démarrage à froid pour la recommandation de moteurs.vous n'avez besoin que de quelques partisans à commencer à calculer la similitude entre le twitter traite et la [montrer ou produit] seront plus susceptibles d'être recommandé plus tôt.il tend aussi à rendre plus diverses recommandations, plutôt que de faire des recommandations plus populaires dispose d'un vaste réseau d'utilisateurs de twitter, il y a beaucoup de sites web qui ne [on] dire que peut - être tweets ou des textes peut être utilisé comme un substitut à ce réseau les données lorsqu'il n'est pas là.pouvez - vous me donner un exemple d'un cas particulier où vous avez été capable de faire quelques recommandations en utilisant votre recommandation moteur, et quels en avaient été les résultats?hill: nous tester ça sur twitter les utilisateurs, on suppose que les choses qui sont représentatifs des utilisateurs de twitter de suivre les choses qu'ils intéressent.nous avons construit nos modèles sur un sous - ensemble des usagers, et puis faire des prédictions à tenir ensemble des utilisateurs.on fait ça dans le contexte de la télévision, de façon fiable.et puis, nous avons également fait dans le contexte des marques.on s'est principalement concentré sur la télévision et marques de notre approche est généralisable [car] nous prendre tous les mots que l'on dit, sans les restreindre d'aucune manière.ce qui signifie, on peut calculer les similitudes entre les deux affaires.non seulement la télévision, pas seulement les marques.et c'est l'approche très souple.quel gentil sur l'approche que nous avons élaboré est il repose strictement sur des données publiquement disponibles, ce qui signifie que les données sont libres.nous avons testé notre approche sur les utilisateurs de twitter qui ont fait part de leurs préférences par suivantes [certaines personnes ou entités].il y aurait toujours cette étape supplémentaire nécessaire pour une entreprise de le tester dans leur contexte particulier.mais s'ils essaient d'en déduire les caractéristiques démographiques des utilisateurs de twitter, c'est comme ça.mais s'ils voulaient utiliser cette approche pour faire des recommandations dans leur contexte, ils auraient à l'épreuve contre leurs propres usagers.parfois, ces consommateurs jettent une lumière nouvelle sur ce type de groupes démographiques regarder une émission.vous avez vu que dans vos recherches?pourquoi est - il si important de dégager des observateurs passifs avec des gens qui sont activement la création de contenu?hill: nous n'avons concentré sur cette distinction, surtout parce que nous décidons que quelqu'un s'intéresse à un spectacle basé sur le fait qu'ils suivent cette émission, ne reposant pas sur le fait qu'ils ont de tweeter.tous les utilisateurs qui suivent un spectacle serait inclus dans notre ensemble de données, tant ceux qui s'emploient activement à tweeter et ceux qui ne le peuvent facilement les comparer.je pense qu'ils ne sont pas très différents.peut - être qu'ils le sont.mais on pourrait les comparer facilement.la bonne chose, ce serait, s'il n'y a en fait des différences, puis il donne des idées à une entreprise.mais nous avons surtout, des personnes qui suivent votre marque ou à la télé, on peut en déduire les caractéristiques démographiques globales?mais il serait facile, parce que notre approche en déduit des informations pour des groupes d'utilisateurs, de déduire la démographie du sous - groupe de personnes qui tweet et le sous - ensemble des personnes [qui constate simplement], pour un spectacle.vous pouvez faire des inférences à un plus grand nombre de spectacles, tu vas être biaisées, et vous avez pour corriger ce biais, du fait que tout le monde n'est pas sur twitter et qu'il est plus jeune.les gens à l'intérieur et à l'extérieur de l'industrie des médias se sont plaints pendant des années que le système traditionnel de nielsen ratings est précisément combien de personnes regardent la télé.quels sont les enjeux, et pourquoi est - ce si important?comment les médias sociaux se jouer à ça?hill: [les médias sociaux] nous permet de voir un plus grand nombre de téléspectateurs en libre, et donc de faire des inférences au sujet d'un plus grand nombre d'utilisateurs, la télé gratuite.la plupart des critiques de données nielsen de nombreuses mais l'un des principaux est qu'il n'y a pas beaucoup de couverture de niche ou montre, montre que ne sont que populaire.parce que le chemin qui, historiquement, nielsen a recueilli des données est fondée sur un groupe relativement restreint d'utilisateurs qui ont un dispositif à leur domicile pour suivre les habitudes des téléspectateurs.ce que les médias sociaux n'ouvre l'espace des usagers plutôt quelqu'un qui est sur twitter.et alors,air max one femme, tu ne se limite pas, alors, de déduire seulement la démographie d'émissions populaires, parce qu'il y aura une couverture pour tous et toutes choses sur twitter.maintenant, je dis qu'avec la mise en garde que pas tout le monde sur twitter, pas vrai?il va être un biais,nike air grise, bien sûr, si vous utilisez seulement les données des médias sociaux.si vous pouvez faire des inférences à un plus grand nombre de spectacles, tu vas être biaisées, et vous avez pour corriger ce biais, du fait que tout le monde n'est pas sur twitter et qu'il est plus jeune.et ça doit être pris en compte.mais la promesse est que vous pouvez déduire pour moins cher, plus rapide, plus les gens et pour plus de montre.sympa de voir nielsen et d'autres entreprises commencent à combiner différents types de données pour faire des photos de leur auditoire plus vaste.mais ce serait bien de voir des entreprises comme nielsen sont des partenariats avec les données ayant des partenariats avec des gens qui ont différents types de données que les masses ne peut autrement obtenir.alors, avec twitter,air max pour fille, où la démographie est quelque chose que nous faisons.ce quelque chose que beaucoup de chercheurs maintenant commencent à faire pour diverses raisons.c'est assez facile.ce serait bien de voir les clients ne serait peut - être que ça les voir faire des choses comme partenaire avec les sociétés de cartes de crédit, et en partenariat avec les entreprises pour lesquelles il a généralement été très difficiles à obtenir que les données, puis de voir quelles leçons peuvent être tirées sur la télévision en combinant des données provenant de sources disparates qui ne sont faciles à monte.

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