【摘 要】
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社会化媒体时代,用户从信息接收者转变为内容创建者,如用户对品牌的某些特征进行标注,形成“品牌-标签”的二元社会化标签数据,能否基于这些用户创建的数据来分析品牌间的差异性呢?本文提出一个“品牌-能力-标签”的三元复杂网络模型,通过汽车行业品牌社会化标签数据分析,发现“品牌-标签”矩阵呈现上三角特征,通过模型推导发现,采用数据迭代的方法,就可以有效地估计出三元复杂网络中所隐含的品牌能力,进一步检验发现
【出 处】
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香港城市大学,中国石油大学,加州大学河滨分校,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
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社会化媒体时代,用户从信息接收者转变为内容创建者,如用户对品牌的某些特征进行标注,形成“品牌-标签”的二元社会化标签数据,能否基于这些用户创建的数据来分析品牌间的差异性呢?本文提出一个“品牌-能力-标签”的三元复杂网络模型,通过汽车行业品牌社会化标签数据分析,发现“品牌-标签”矩阵呈现上三角特征,通过模型推导发现,采用数据迭代的方法,就可以有效地估计出三元复杂网络中所隐含的品牌能力,进一步检验发现,估算出的品牌能力能较好地预测品牌绩效(汽车销量),证明了品牌能力分析的合理性;进一步分析发现,品牌的标签量越多,不一定预示着品牌能力越强,关键是与标签的复杂性(多样性、独特性)有关.运用本模型和实时的社会化标签数据,可以动态跟踪行业内不同品牌之间的能力差异,为企业适应复杂多变的市场环境提供了简便的品牌监测途径.
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