НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМНО-МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ
Гашимова Камаля К.

В статье исследованы технологии сентимент-анализа, выявлены ключевые показатели в анализе взаимоотношений потребителей и производителей. Также было проанализировано влияние растущего объема интернет-ресурсов на настроение людей и продемонстрировано его воздействие на продажи. Были исследованы интересы разных категорий людей, которые по-разному подходят к одному и тому же продукту и отслеживают клиентов на основе приложений для социальных сетей через платформу NetBase Insight Composer. В современном мире бизнес-сектор, а также сектор рекламы и маркетинга развиваются с использованием возможностей информационных технологий. Интернет-маркетинг занимает особое место в разработке сайтов интернет-маркетинга и маркетинга товаров через социальные сети. Эффективность бизнес-сектора, рекламного и маркетингового секторов, а также сектора туризма, извлекающих выгоду из инноваций в области информационных технологий, также подтверждается анализом развития других областей. Учитывая важность настроения в отношениях между сторонами, были определены перспективы использования методов сентимент-анализа на интернет-ресурсах. Стало ясно, что использование методов сентимент-анализа важно для повышения эффективности рекламного маркетинга. Преимущество исследования заключается в том, чтобы влиять на развитие экономики, используя рекламу и маркетинг. В статье использована методология системного подхода к анализу проблем и их решениям, обобщению результатов и использованию систематических подходов. Результаты исследования показывают, что можно достичь большого прогресса за счет развития сайтов онлайн-покупок, изучая перспективы использования технологий сентимент-анализа для повышения эффективности рекламы и маркетинга в интернет-пространстве, а также стимулируя развитие рекламы и маркетинга. Таким образом можно предотвратить поток валюты из страны, улучшить качество национальных продуктов и улучшить благосостояние населения (стр.116-124). 

Ключевые слова:реклама-маркетинг, сентимент-анализ, интернет-реклама, социальные сети, настроение, бренд-продукт, эмоция.
DOI : 10.25045/jpis.v11.i2.10
Литература
  • Lieban What Is Social Sentiment Analysis?, Sentiment Analysis,
    https://www.netbase.com/blog/what-is-social-sentiment-analysis/
  • Pang B., Lee L., Vaithyanathan Sh. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques // Empirical Methods in Natural Language Processing 2002, pp. 79–86.
  • Прохоров А., Керимов А., Сентимент-анализ и продвижение в социальных медиа // Компьютер Пресс, 2012, https://compress.ru/article.aspx?id=23115&iid=1064
  • Omar L., Models Implications for Cultural Analysis in Sociology // Sociological Theory, 2016, vol. 34, no. 4, pp. 287–310.
  • Warren D.T., A General Theory of Emotions and Social Life, 2006, Routledge, 336 p.
  • Sobkowicz P., Kaschesky M., Bouchard G. Opinion mining in social media: Modeling, simulating, and forecasting political opinions in the web // Government Information Quarterly, 2012, vol.29, no.4, pp.470–479.
  • Tront, Marchany R., E-Commerce Security Issues / Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2002, vol.7, pp.193
  • Гашымова К.К. Branding and its importance for internet advertising / International conference on European science and technology, Munich, 2013, c. 389-393.
  • Geeraerts D. Theories of Lexical Semantics, Oxford University Press, 2009, 384 p.
  • Alguliyev R.M., Aliguliyev R.M., Alakbarova I.Y. Extraction of hidden social networks from wiki-environment involved in information conflict // International Journal of Intelligent Systems and Applications, 2016, vol.8, no.2, pp. 20–27.
  • Alguliev R.M., Aliguliyev R.M. Automatic text documents summarization through sentences clustering // Automation and Information Sciences, 2008, vol.40, no.9, pp.53–63.
  • Premchandani S., Pise M., Wankhede A. Artificial Intelligence and Opinion Mining // Journal of Artificial Intelligence, 2012, vol.3, no.2, pp.102–105.
  • Godbole N., Srinivasaiah M., Skiena S. Large-Scale Sentiment Analysis for News and Blogs / Proceeding of the International Conference on Weblogs and Social Media, 26–28 March, 2007, pp.39–41.
  • Əliquliyev R.M., Ələkbərova İ.Y., Emosional tonallığın analizi metodları haqqında // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2018, №1, 3-15.
  • NetBase, Next Generation Artificial Intelligence, https://www.netbase.com
  • Oatley K. Best Laid Schemes: the Psychology of Emotions. Cambridge University Press, 1992, 445 p.
  • Белов А., Анализ настроений, как торговый инструмент, 2018,
    https://www.cryptocurrency tech/analiz-nastroenij-kak-torgovyj-instrument
  • Симонов П.В., Эмоциональный мозг. M.: Наука, 1981, 166 с.
  • Андреева А.Н., Никитина М.С., “Бренд-менеджмент”, Сентимент-анализ брендов в российской блогосфере как инструмент маркетинговых исследований, http://www.luxurytheory.ru
  • Агаджанов М. Кунсткамера: Е-метр – саентологический прибор для измерения «тэтанов», 2018, https://habr.com/ru/post/417751/
  • Отчет о биткойн-настроениях, https://www.crypto-sentiment.com
  • Эрнст Анализ ощущений и отношение физического к психическому, М., Издательский дом «Территория будущего», 2005, 304 с.