Количественные и качественные подходы к изучению уровня вовлеченности пользователей Facebook*
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-9
Аннотация
Вовлеченность пользователей – это показатель, демонстрирующий ту часть пользовательского опыта, которая характеризуется атрибутами реакции, видимости и взаимодействия пользователя с партнерами. Для создания нового метода расчета вовлеченности пользователей на фан-страницах Facebook*, ориентированных на распространение научного контента, новостей и событий использовался количественный и качественный анализ. Авторы были сосредоточены на процессах в социальных сетях, основанных на коэффициентах корреляции Спирмена и категоризации публикаций по типу формата и по источнику контента. Различия в привлекательности для отдельных постов были объяснены с помощью модели множественной линейной регрессии и подсчета количества кликов и уровня доступности постов с точностью до 91% (R2). Размещение в сети оригинального контента и фотографий существенно сказывается на росте пользовательской вовлеченности.
*Запрещен в РФ, принадлежит Meta
Ключевые слова
Об авторах
Паола Эльвира ВЕЛАСКЕС-СОЛИСМексика
Аспирантка Инженерного института Автономного университета Нижней Калифорнии. Ее научные интересы включают исследования социальных сетей, интеллектуальный анализ данных, анализ данных, она также консультирует частные и государственные компании, занимается преподаванием, проводя занятия в местных университетах.
Хорхе Едуардо ИБАРРА-ЭСКЕР
Мексика
Профессор факультета Инженерии Автономного университета Нижней Калифорнии. Сфера научных интересов: интернет вещей и интеллектуальный анализ данных. Он также принимал участие в исследовательских проектах, связанных с улучшением процессов обучения студентов в области вычислительной техники.
Мария Анжелика АСТОРГА-ВАРГАС
Мексика
Профессор по совершенствованию процессов программного обеспечения факультета Инженерии Автономного университета Нижней Калифорнии. Ее научные интересы – разработка программного обеспечения, в частности предназначенного для улучшения процессов программного обеспечения в небольших компаниях и повышения эффективности команд разработчиков программного обеспечения.
Бренда Летиция ФЛОРЕС-РИОС
Мексика
Ведет исследования в области управления знаниями и совершенствования процессов создания программного обеспечения в Инженерном институте Автономного университета Нижней Калифорнии. Сфера ее научных интересов включает в себя совершенствование процессов разработки программного обеспечения и его качества, ведущихся на небольших предприятиях, исследования влияния инженерии знаний на программную инженерию.
Моника КАРИЙО-БЕЛЬТРАН
Мексика
Ведет исследования пищевых биотехнологий в Инженерном институте Автономного университета Нижней Калифорнии. Сфера научных интересов: инновационная экосистема, в которой новые технологии применяются для разработки, сенсорной оценки и маркетинга более здоровых и безопасных продуктов питания и напитков с реальными преимуществами и ощутимыми достоинствами, с фокусированием внимания на питании людей, устойчивости и здоровье планеты.
Иван Антонио ГАРСИЯ ПАЧЕКО
Мексика
Профессор Технологического университета Миштека. Сфера научных интересов: управление проектами программного обеспечения и разработка проектов по улучшению процессов создания программного обеспечения в мексиканской индустрии программного обеспечения.
Список литературы
1. F. Froment, A. J. García-González, and J. Cabero, “The relationship of Twitter with teacher credibility and motivation in university students,” Comunicar, vol. 30, no. 71, pp. 1–12, 2022, doi: 10.3916/C71-2022-10.
2. P. E. Velazquez-Solis, B. L. Flores-Rios, M. A. Astorga-Vargas, J. E. Ibarra-Esquer, F. F. González-Navarro, and R. A. Aguilar Vera, “Analysis of scientific dissemination posts on Facebook from a social media approach,” in CISTI’2022 - 17a Conferencia Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información, In press, Ed., Madrid, España, 2022.
3. C. R. Hollenbeck and A. M. Kaikati, “Consumers’ use of brands to reflect their actual and ideal selves on Facebook,” International Journal of Research in Marketing, vol. 29, no. 4, pp. 395–405, 2012, doi: 10.1016/j.ijresmar.2012.06.002.
4. J. A. Choi and K. Lim, “Identifying machine learning techniques for classification of target advertising,” ICT Express, vol. 6, no. 3. Korean Institute of Communications Information Sciences, pp. 175–180, Sep. 01, 2020. doi: 10.1016/j.icte.2020.04.012.
5. R. Massobrio, S. Nesmachnow, A. Tchernykh, A. Avetisyan, and G. Radchenko, “Towards a Cloud Computing Paradigm for Big Data Analysis in Smart Cities,” Programming and Computer Software, vol. 44, no. 3, pp. 181–189, May 2018, doi: 10.1134/S0361768818030052.
6. D. Y. Turdakov et al., “Texterra: A framework for text analysis,” Programming and Computer Software, vol. 40, no. 5, pp. 288–295, Sep. 2014, doi: 10.1134/S0361768814050090.
7. V. Chang, “A proposed social network analysis platform for big data analytics,” Technol Forecast Soc Change, vol. 130, no. November 2017, pp. 57–68, 2018, doi: 10.1016/j.techfore.2017.11.002.
8. M. Sharma, P. Sahai, and V. K. Singh, “Engaging social media influencers credibility on purchase behaviour through lens of brand engagement,” Int J Health Sci (Qassim), no. May, pp. 11288–11298, 2022, doi: 10.53730/ijhs.v6ns2.8030.
9. M. Á. Oviedo-García, M. Muñoz-Expósito, M. Castellanos-Verdugo, and M. Sancho-Mejías, “Metric proposal for customer engagement in Facebook,” Journal of Research in Interactive Marketing, vol. 8, no. 4, pp. 327–344, 2014, doi: 10.1108/JRIM-05-2014-0028.
10. L. K. Kaye, “Exploring the ‘socialness’ of social media,” Computers in Human Behavior Reports, vol. 3, p. 100083, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.chbr.2021.100083.
11. F. Poecze and C. Strauss, “Social capital on social media—concepts, measurement techniques and trends in operationalization,” Information (Switzerland), vol. 11, no. 11, pp. 1–16, 2020, doi: 10.3390/info11110515.
12. N. Eriksson, A. Sjöberg, C.-J. Rosenbröijer, and A. Fagerstrøm, “Consumer brand post engagement on Facebook and Instagram-Consumer brand post engagement on Facebook and Instagram-A study of three interior design brands A study of three interior design brands,” in International Conference on Electronic Business (ICEB), Dec. 2019, pp. 116–124.
13. M. M. Mariani, M. Mura, and M. Di Felice, “The determinants of Facebook social engagement for national tourism organizations’ Facebook pages: A quantitative approach,” Journal of Destination Marketing and Management, vol. 8, pp. 312–325, Jun. 2018, doi: 10.1016/j.jdmm.2017.06.003.
14. B. Mazza and A. Palermo, “Social media content for business and user engagement on Facebook,” Journal for Communication Studies, vol. 11, no. 1, pp. 49–73, 2018.
15. J. Brito, W. Laaser, and E. Adrián Toloza, “El uso de redes sociales por parte de las universidades a nivel institucional. Un estudio comparativo.,” RED: Revista de Educación a Distancia, no. 32. pp. 6–38, 2012.
16. A. Dash, “Influence of Content Type Over Online Engagement on Facebook Brand Pages of SMEs,” SEDME (Small Enterprises Development, Management & Extension Journal): A worldwide window on MSME Studies, vol. 46, no. 4, pp. 264–272, Dec. 2019, doi: 10.1177/0970846419894744.
17. S. Jayasingh, “Consumer brand engagement in social networking sites and its effect on brand loyalty,” Cogent Business and Management, vol. 6, no. 1, Jan. 2019, doi: 10.1080/23311975.2019.1698793.
18. K. Sharma and E. E. Lulandala, “Facebook Ad Engagement: A Cross-cultural Analysis,” Global Business Review, 2021, doi: 10.1177/09721509211007115.
19. D. Franz, H. E. Marsh, J. I. Chen, and A. R. Teo, “Using facebook for qualitative research: A brief primer,” J Med Internet Res, vol. 21, no. 8, pp. 1–12, 2019, doi: 10.2196/13544.
20. F. Egaña, C. Pezoa-Fuentes, and L. Roco, “Article the use of digital social networks and engagement in Chilean wine industry,” Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, vol. 16, no. 5, pp. 1248–1265, 2021, doi: 10.3390/jtaer16050070.
21. H. Shahbaznezhad, R. Dolan, and M. Rashidirad, “The Role of Social Media Content Format and Platform in Users’ Engagement Behavior,” Journal of Interactive Marketing, vol. 53, pp. 47–65, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.intmar.2020.05.001.
22. A. M. Martínez-Sala and J. Sagarra-Saavedra, “Engagement y disengagement online, factores clave en las estrategias de comunicación turística 2.0.,” in Tendencias de la Comunicación para el Turismo, 2021, pp. 149–183.
23. Y. H. Hu and K. Chen, “Predicting hotel review helpfulness: The impact of review visibility, and interaction between hotel stars and review ratings,” Int J Inf Manage, vol. 36, no. 6, pp. 929–944, 2016, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.06.003.
24. K. R. Purba, D. Asirvatham, and R. K. Murugesan, “An analysis and prediction model of outsiders percentage as a new popularity metric on Instagram,” ICT Express, vol. 6, no. 3, pp. 243–248, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.icte.2020.07.001.
25. E. Bonsón and M. Ratkai, “A set of metrics to assess stakeholder engagement and social legitimacy on a corporate Facebook page,” Online Information Review, vol. 37, no. 5, pp. 787–803, 2013, doi: 10.1108/OIR-03-2012-0054.
26. T. Niciporuc, “Comparative analysis of the engagement rate on Facebook and Google Plus social networks,” in Proceedings of international academic conferences, 2014.
27. L. Herrera-Torres, F. Pérez-Tur, J. García-Fernández, and J. Fernández-Gavira, “El uso de las redes sociales y el engagement de los clubes de la Liga Endesa ACB,” Cuadernos de psicología del deporte, vol. 17, no. 3, p. `175-182, 2017.
28. J. Ge and U. Gretzel, “The Role of Humour in Driving Customer Engagement,” in Information and Communication Technologies in Tourism 2017, Springer, 2017, pp. 461–474. doi: 10.1007/978-3-319-51168-9.
29. A. Peruta and A. B. Shields, “Social media in higher education: understanding how colleges and universities use Facebook,” Journal of Marketing for Higher Education, vol. 27, no. 1, pp. 131–143, 2017, doi: 10.1080/08841241.2016.1212451.
30. N. Phuntusil and Y. Limpiyakorn, “Predicting engaging content for increasing organic reach on facebook,” in Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer Verlag, 2017, pp. 637–644. doi: 10.1007/978-981-10-4154-9_73.
31. C. A. Ballesteros Herencia, “El índice de engagement en redes sociales, una medición emergente en la Comunicación académica y organizacional,” RAZÓN Y PALABRA Primera Revista Electrónica en Iberoamérica Especializada en Comunicación, vol. 22, no. 3_102, pp. 96–124, 2018.
32. A. O. Savelev et al., “The high-level overview of social media content search engine,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing Ltd, Jan. 2021. doi: 10.1088/1757-899X/1019/1/012097.
Рецензия
Для цитирования:
ВЕЛАСКЕС-СОЛИС П., ИБАРРА-ЭСКЕР Х.Е., АСТОРГА-ВАРГАС М., ФЛОРЕС-РИОС Б.Л., КАРИЙО-БЕЛЬТРАН М., ГАРСИЯ ПАЧЕКО И.А. Количественные и качественные подходы к изучению уровня вовлеченности пользователей Facebook*. Труды Института системного программирования РАН. 2024;36(1):143-156. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-9
For citation:
VELAZQUEZ-SOLIS P.E., IBARRA-ESQUER J.E., ASTORGA-VARGAS M.A., FLORES-RIOS B.L., CARRILLO-BELTRÁN M., GARCÍA PACHECO I.A. Quantitative and Qualitative Approaches of User Engagement on Facebook* Fan Page. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2024;36(1):143-156. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-9