Modelling neural network segmentation of the media market

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorZykun Nataliia Ivanivnaen_EN
dc.contributor.authorKhaminich S.en_EN
dc.contributor.authorOklander T.en_EN
dc.contributor.authorLaburtseva О.en_EN
dc.contributor.authorPodashevska Т.en_EN
dc.contributor.authorVilchynskyi О.en_EN
dc.contributor.authorЗикун Наталія Іванівнаuk_UA
dc.contributor.authorХамініч С.uk_UA
dc.contributor.authorОкландер Т.uk_UA
dc.contributor.authorЛабутцева О.uk_UA
dc.contributor.authorПодашевська Т.uk_UA
dc.contributor.authorВільшинський О.uk_UA
dc.date.accessioned2025-01-16T08:35:45Z
dc.date.available2025-01-16T08:35:45Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractToday, most Ukrainian media offices are not ready to face the realities of the market in the era of the modern information society and global digitalization: they don’t know how to create high-quality content, how to promote it and where to find funding for its publication. The following organizational problems are relevant for Ukrainian media: a shortage of qualified specialists; combination of the post of chief editor, who is responsible for filling and subject materials with the position of CEO, whose tasks include the strategic development of the resource, the search for financing and otherglobal tasks; lack of development strategy; KPI indicators are not used; the lack of a commercial department that would be engaged in the implementation of content. Modeling the regional television market based on intelligent data analysis methods is an urgent task. A large amount of data, their inaccuracy, incompleteness and uncertainty determine the use of ingenious methods, primarily neural networks and fuzzy logic. The article discusses the features of the development of regional media and television broadcasting, problems in the activities of local television channels. Also considered are the approaches associated with the development of the mathematical apparatus of economic research for modeling the regional television market, based on modern methods of data mining. The neural network information model of regional media market segmentation using Kohonen self-organizing maps allows revealing the hierarchy and complex structure of intra-system interactions of the participants of the territorial information space and substantiating the choice of the behavior strategy of its participants. The proposed model serves as the basis for a quantitative assessment of the structure of the regional media market and the characteristics of the formation of the target audience. Сьогодні більшість українських редакцій не готові до реалій ринку в епоху сучасного інформаційного суспільства та глобальної діджиталізації: вони не знають, як створювати якісний контент, як його просувати та де шукати фінансування на його публікацію. Для українських медіа актуальними є такі організаційні проблеми: дефіцит кваліфікованих фахівців; поєднання посади головного редактора, який відповідає за наповнення та тематичні матеріали, з посадою СЕО, до завдань якого входить стратегічний розвиток ресурсу, пошук фінансування та інші глобальні завдання; відсутність стратегії розвитку; не використовуються показники KPI; відсутність комерційного відділу, який би займався реалізацією контенту. Моделювання регіонального телевізійного ринку на основі інтелектуальних методів аналізу даних є актуальним завданням. Велика кількість даних, їхня неточність, неповнота та невизначеність зумовлюють використання нестандартних методів, насамперед нейронних мереж та нечіткої логіки. У статті розглядаються особливості розвитку регіональних ЗМІ та телевізійного мовлення, проблеми в діяльності місцевих телеканалів. Розглянуто підходи, пов'язані з розробкою математичного апарату економічного дослідження для моделювання регіонального телевізійного ринку, що базується на сучасних методах інтелектуального аналізу даних. Нейромережева інформаційна модель сегментації регіонального медіаринку з використанням самоорганізаційних карт Кохонена дозволяє виявити ієрархію та складну структуру внутрішньосистемних взаємодій учасників територіального інформаційного простору та обґрунтувати вибір стратегії поведінки його учасників. Запропонована модель слугує основою для кількісної оцінки структури регіонального медіаринку та особливостей формування цільової аудиторії.
dc.description.sponsorshipЗикун Наталія Іванівна ORCID https://orcid.org/0000-0001-9727-6190
dc.identifier.citationModelling neural network segmentation of the media market / N. Zykun, S. Khaminich, T. Oklander, О. Laburtseva, Т. Podashevska, О. Vilchynskyi // International Journal of Management (IJM). – 2020. – Vol. 11, Issue 3, March. – Р. 565–581.
dc.identifier.issnPrint: 0976-6502
dc.identifier.issnOnline: 0976-6510
dc.identifier.urihttps://ir.dpu.edu.ua/handle/123456789/3975
dc.language.isoen
dc.publisherInternational Journal of Management (IJM)
dc.relation.ispartofseriesVol. 11, Issue 3, March.
dc.relation.isreferencedby[1] Shannon Bow O'Brien, Media Markets, In book: Why Presidential Speech Locations Matter, April 2018, DOI: 10.1007/978-3-319-78136-5_4 [2] Marc J Kahn, Neil Baum, Internet and Social Media Marketing, In book: The Business Basics of Building and Managing a Healthcare Practice, January 2020, DOI: 10.1007/978-3-030-27776-5_21 [3] Bernd W. Wirtz, Marc Elsäßer, Business Models in Media Markets, In book: Value-Oriented Media Management, April 2017, DOI: 10.1007/978-3-319-51008-8_3 [4] Ralf T. Kreutzer, Andrea Rumler, Benjamin Wille-Baumkauff, Social-Media- Marketing, In book: B2B-Online-Marketing und Social Media, Handlungsempfehlungen und Best Practices, December 2019, DOI: 10.1007/978-3- 658-27675-1_5 [5] Hasan Shahid, Effectiveness of Social media marketing, September 2019, DOI: 10.13140/RG.2.2.32848.46083 [6] Lisa M. George, Media Market Research, April 2019, DOI: 10.1002/9781118841570.iejs0051 [7] Oleksiy Korepanov, Yanislava Goncharenko, Sergey Mekhovich, Oksana Dyshkantiuk, Svitlana Salamatina, Valentyna Rusavska. Economic-Mathematical Modelling of the Distribution of Investments in the Tourism and Hospitality, International Journal of Engineering and Advanced Technology, Volume-9 Issue-1,October 2019, pp. 138-142 [8] Nikhilesh Dholakia, Ian Reyes, Media, markets and violence, Journal of Marketing Management, May 2018, DOI: 10.1080/0267257X.2018.1468612 [9] Olena Shevchenko, Establishing of Georgia's media market, February 2019, DOI: 10.17951/we.2018.4.1.105 [10] Torben Stühmeier, Media market concentration and pluralism, Journal of Economics & Management Strategy, 28(2), 2018, DOI: 10.1111/jems.12265/ http://iaeme.com/Home/journal/IJMeditor@iaeme.com [11] Bashynska I.O., Models of integrated marketing communications forming for innovatively active machine engineering enterprises, Economic Annals-XXI, Issue 11/12, 2012, pp. 52-54 [12] J. Waluyo, H. Hendrayati, The implication of social media marketing in modern marketing communication, January 2020, DOI: 10.1201/9780429295348-29 [13] Kohonen T., Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps, Biological Cybernetics, 43 (1), 1982, pp. 59-69. doi:10.1007/bf00337288 [14] Prokopenko O.V., Consumer choice types in marketing of ecological innovations, Actual Problems of Economics, 116(2), 2011, pp. 109-116
dc.subjectAudience, CEO, Kohonen Maps, Media Market, Modelling, Neural Network, Segmentationen_EN
dc.subjectАудиторія, CEO, карти Кохонена, медіа-ринок, моделювання, нейронні мережі, сегментаціяuk_UA
dc.titleModelling neural network segmentation of the media market
dc.title.alternativeМоделювання нейромережевої сегментації медіа-ринку
dc.typeArticle
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
statya_2020_IR_2826.pdf
Розмір:
1.85 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Статті