علوم رایانشی

علوم رایانشی

ارائه یک مدل داده‌کاوی مبتنی بر رگرسیون و درخت تصمیم برای تحلیل عوامل مؤثر بر بازخورد کاربران در پست‌های بازاریابی اینستاگرام

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه بزرگمهر قائنات، قائنات، ایران.
10.22034/csj.2025.233056
چکیده
با گسترش نقش اینستاگرام در بازاریابی دیجیتال، تحلیل عوامل مؤثر بر بازخورد کاربران به محتوای تبلیغاتی اهمیت بسیاری یافته است. مرور مطالعات پیشین نشان می‌دهد که اغلب پژوهش‌ها یا صرفاً به شناسایی برخی عوامل مؤثر بر دریافت نظرات مثبت و منفی پرداخته‌اند، یا روابط ساده میان متغیرها را بررسی کرده‌اند؛ همچنین، در موارد معدودی که مدل‌سازی انجام شده، متغیرهای تحلیل محدود و غیرجامع بوده‌اند. این پژوهش با هدف رفع این محدودیت‌ها، مدلی داده‌کاوی ارائه می‌دهد که مجموعه‌ای جامع از عوامل شامل نوع پست، نوع و طول کوتاه‌نوشته، موضوع پست، و ویژگی‌های صفحه و شرکت را به‌صورت یکپارچه تحلیل می‌کند. به‌منظور دستیابی به مدلی تبیین‌پذیر و قابل اتکا، از ترکیب رگرسیون چندمتغیره برای سنجش اهمیت عوامل و درخت تصمیم برای پیش‌بینی نوع بازخورد کاربران استفاده شده است. داده‌های واقعی از ۱۰ صفحه برتر بازاریابی اینستاگرام گردآوری و تحلیل شده‌اند. نتایج نشان می‌دهد که برخی ویژگی‌های محتوایی، به‌ویژه ساختار و نوع کوتاه‌نوشته و رسانه، تأثیر معناداری بر تمایل کاربران به ارائه بازخورد مثبت دارند. یافته‌های پژوهش می‌تواند به مدیران شبکه‌های اجتماعی، بازاریابان دیجیتال و تحلیلگران داده در طراحی راهبردهای اثربخش محتوا و مدیریت تعامل کاربران کمک نماید.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Kala Kamdjoug, J. R. (2023). The influence of social network communication on the buying behavior of Cameroonian consumers on social e-commerce platforms. Journal of Enterprise Information Management, 36(5), 1319-1348.
[2] Chen, Y. S., Lin, C. K., Lin, C. Y., Chuang, H. M., & Wang, L. C. (2017). Electronic commerce marketing-based social networks in evaluating competitive advantages using SORM. International Journal of Social and Humanistic Computing, 2(3-4), 261-277.
[3] Ke, J., Wang, Y., Fan, M., Chen, X., Zhang, W., & Gou, J. (2024). Discovering e-commerce user groups from online comments: An emotional correlation analysis-based clustering method. Computers and Electrical Engineering, 113, 109035.
[4] BrightLocal. Local Consumer Review Survey 2025 [Internet]. (2025) [cited 2025 Jul 8]. Available from: https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey.
[5] Hoti, M. H., Hoti, H., & Kurhasku, E. (2024). Sentiment analysis of positive and negative comments, extracted from social networks and web in Albanian language. International Journal of Applied Systemic Studies, 11(2), 83-96.
[6] Aryati, Y., Firdiawan, K., Ardi, S., & Sumartono, S. (2024). Analysis of Factors Causing Hate Speech on Instagram social media in the Comments Column of Lambe Turah's Instagram Account. Adabi: Journal of Public Administration and Business, 11(1), 81-89.
[7] Liao, W., Li, L., & Lu, X. (2023). Research on the influencing factors of public comments emotion on government microblogs. Journal of Education, Humanities and Social Sciences, 18, 165-178.
[8] Alrawabdeh, W. (2022). Factors Affecting Users Comments, Intention to Share, And Sharing Attitude: Evidence from The Facebook Platform. Global Journal of Business Research, 16(1), 41-55.
[9] Ye, P., & Liu, L. (2021). A Study of the Factors That Influence the Willingness of Users to Leave Comments on E-Commerce Platforms. Information Resources Management Journal (IRMJ), 34(1), 1-18.
[10] Tassawa, C. (2019). Factors influencing Facebook page posts’ likes, shares, and comments in sport marketing. ABAC Journal, 39(3), 56-69.
[11] Mestry, S., Singh, H., Chauhan, R., Bisht, V., & Tiwari, K. (2019, April). Automation in social networking comments with the help of robust fasttext and cnn. In 2019 1st International Conference on Innovations in Information and Communication Technology (ICIICT) (pp. 1-4). IEEE.
[12] Kim, C., & Yang, S. U. (2017). Like, comment, and share on Facebook: How each behavior differs from the other. Public relations review, 43(2), 441-449.
]13[ احدی، پری.، و ربانی، حسین. (1395). اثربخشی پیام ها (نظرات) در شبکه های اجتماعی: شناسایی عوامل تاثیرگذار در اثربخشی نظرات مطرح شده در شبکه های اجتماعی, بر نگرش و تمایل مشتریان به خرید . کنفرانس ملی نوآوری در مدیریت سیستم ها و فناوری اطلاعات با رویکرد هوشمندی کسب و کار، دانشگاه الزهرا.
[14] Fu, G. (2005). Modeling water availability and its response to climatic change for the Spokane River Watershed. Washington State University.