Duomenų analizės vaidmuo stiprinant dizaino mąstymo procesą kuriant socialinių tinklų turinį

Santrauka

vadas. Šio tyrimo tikslas – išnagrinėti, kaip duomenų analizės vaidmens integravimas ir optimizavimas dizaino mąstymo procese gali padėti plėtoti socialinių tinklų paskyras bei organiškai kurti kūrybinį turinį. Metodai. Tyrime taikomas autonetnografijos metodas, orientuotas į duomenų, gautų iš turinio analizės ir aktyvaus dalyvavimo stebėjimo „Calvin Channel“ „YouTube“ kanale ketverių metų laikotarpiu, reikšmės nustatymą. Kanalo pasirinkimą pagrindžia jo sėkminga augimo dinamika, organiškas vystymasis ir pripažinimas oficialiu „Tsuburaya International“ partneriu. Analizė. Trianguliacija vykdoma lyginant stebėjimo duomenis su „YouTube“ pateikiama analitine informacija, prieinama vartotojams ir paskyrų valdytojams. Kadangi tyrėjas ir kanalo administratorius turi visapusišką prieigą prie duomenų analizės, tai leidžia pagerinti analizės tikslumą. Interpretacija atliekama refleksyviai, remiantis asmenine patirtimi socialiniuose tinkluose, siekiant gilesnio supratimo. Rezultatai. Duomenų analizė leidžia patikimiau suprasti auditorijos elgseną, nes geba efektyviai apdoroti didelius duomenų kiekius ir pateikti juos vizualiai, taip paspartindama ir tikslindama sprendimų priėmimą. Duomenų analizė svarbi visuose dizaino mąstymo etapuose – nuo empatijos kūrimo, idėjų generavimo, kūrimo iki sklaidos – kaip duomenų tiekėja, idėjų generavimo partnerė ir sprendimų priėmimo rekomendacijų teikėja. Tyrimo metu sukurtas konceptualus modelis parodo, kaip žmonės ir mašinos gali bendrai kurti socialinių tinklų kanalus natūraliai, etiškai ir atsakingai. Išvados. Iki šiol nėra atlikta tyrimų, kuriuose būtų analizuojamas duomenų analizės taikymas, ypač „YouTube“ platformoje, pasitelkiant dizaino mąstymo paradigmą. Tai atskleidžia mokslinių tyrimų spragą ir kartu suteikia vertingą galimybę gilinti supratimą apie tai, kaip dizaino mąstymas gali būti taikomas priimant strategiškai pagrįstus sprendimus dėl organiško kanalo augimo.