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http://hdl.handle.net/10071/22220
Autoria: | Henriques, João Pedro Sousa |
Orientação: | Ferreira, João Carlos Amaro Cardoso, Elsa Alexandra Cabral da Rocha |
Data: | 22-Nov-2020 |
Título próprio: | Searching for associations between social media trending topics and organizations |
Referência bibliográfica: | Henriques, J. P. S. (2020). Searching for associations between social media trending topics and organizations [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/22220 |
Palavras-chave: | Trending topics Text similarity Text classification Associations Similaridade de texto Classificação de texto Associações |
Resumo: | This work focuses on how micro and small companies can take advantage of trending
topics for marketing campaigns. Trending topics are the most discussed topics at the
moment on social media platforms, particularly on Twitter and Facebook. While the access
to trending topics is free and available to everyone, marketing specialists and specific
software are more expensive, therefore small companies do not have the budget to support
those costs. The main goal is to search for associations between trending topics and
companies on social media platforms and HotRivers prototype is designed to accomplish
this. A solution that aims to be inexpensive, fast, and automated. Detailed analyses were
conducted to reduced the time and maximize the resources available at the lowest price.
The final user receives a list of the trending topics related to the target company. For
HotRivers were tested different pre-processing text techniques, a method to select tweets
called Centroid Strategy and three models, an embedding vectors approach with Doc2Vec
model, a probabilistic model with Latent Dirichlet Allocation, and a classification task
approach with a Convolutional Neural Network used on the final architecture. The Centroid
Strategy is used on trending topics to avoid unwanted tweets. In the results stand
out that trending topic Nike has an association with the company Nike and #World-
PatientSafetyDay has an association with Portsmouth Hospitals University. HotRivers
cannot produce a full marketing campaign but can point out to the direction to the next
campaign. Este trabalho foca-se na forma como as micro e pequenas empresas podem tirar partido dos trending topics para as suas campanhas de marketing. Os trending topics são os tópicos mais discutidos em cada momento nas redes sociais, particularmente no Twitter e no Facebook. Enquanto o acesso aos trending topics é gratuito e generalizado, os especialistas em marketing e o software especifico são dispendiosos, pelo que as pequenas empresas não têm o orçamento para suportar esses custos. O principal objetivo é procurar associações entre trending topics e empresas nas redes sociais e para isso foi criado um protótipo chamado HotRivers. Uma solução que pretende ser acessível, rápida e automatizada. Foram realizadas análises detalhadas para reduzir o tempo e maximizar os recursos disponíveis a preço baixo. O utilizador final recebe uma lista dos trending topics relacionados com a empresa alvo. O HotRivers foi testado com diferentes técnicas de pré-processamento de texto, um método para selecionar tweets chamado Estratégia Centroid e três modelos, uma abordagem de vectores embedding com o modelo Doc2Vec, um modelo probabilístico com Alocação de Dirichlet Latente, e uma abordagem de classificação com uma Rede Neural Convolucional, selecionada para a arquitetura final. A Estratégia Centroid é utilizada nos trending topics para evitar tweets indesejados. Nos resultados destacam-se o trending topic "Nike" que tem uma associação com a empresa Nike e #WorldPatientSafetyDay que tem uma associação com a Universidade dos Hospitais de Portsmouth. Embora o HotRivers não possa produzir uma campanha de marketing completa, pode apontar a direção para a campanha seguinte. |
Designação do grau: | Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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master_joao_sousa_henriques.pdf | 3,7 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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