Show simple item record

dc.contributor.advisorÖzaydın, Fatih
dc.contributor.authorKuru, Murat Berkant
dc.date.accessioned2020-12-04T17:18:29Z
dc.date.available2020-12-04T17:18:29Z
dc.date.submitted2014
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/93777
dc.description.abstractÇevrimiçi sosyal ağların en çok ziyaret edilen web portalları haline gelmesiyle birlikte pazarlama profesyonellerinin de odak noktası bu yöne doğru dönmeye başladı. Çevrimiçi sosyal ağlardaki reklam seçeneklerinin yanı sıra, reklamverenler içerik pazarlaması üzerine yoğunlaşarak, organik yani kulaktan kulağa yayılımı arttırmaya ve ek medya kazanımı yaratmaya büyük önem gösteriyorlar. Bu durum nedeniyle, çevrimiçi sosyal ağlardaki kanaat önderleri pazarlama planlarının merkezinde yer almaya başlasa da kimlerin gerçekten kanaat önderi olduğuna karar vermek hala bir problem olmayı sürdürüyor. Farklı platformlara odaklanan ve farklı metodlar ile kanaat önderlerini belirleyen birçok çalışma içerisinde merkeziyet metodunun öne çıktığını hatta kademe merkeziyeti metodunun diğerlerine gore daha basit ve etkili bir yöntem olarak tercih edildiğini görüyoruz. Bu çalışmada, kanaat önderlerini belirleyebilmek için kademe merkeziyeti ve etkileşim oranı metodlarının kombinasyonu ile yeni bir algoritma oluşturulmuştur. Ayrıca, algoritmanın Facebook içerisinden özel bir topluluğun verileri ile eşleştirilmesi yöntemiyle pazarlama alanındaki operasyonlara gerçek hayatta nasıl entegre olabileceğine açıklık getirilmiştir.
dc.description.abstractAs online social networks have become the most visited web portals, marketing professionals are having more attention over them. Besides advertising options of the OSNs, advertisers try to leverage content marketing by creating organic word of mouth and earned media. Because of this situation, opinion leaders or key influencers in OSNs become the center of marketing plans but the main issue is how to detect those nodes. In literature, there are different studies in different domains and use several different methods to find out who are those opinion leaders. The common methodology among those studies is centrality and also degree centrality is called a simple and better way to determine the key nodes. In this study, the opinion leaders identification methodology is defined as a combination of degree centrality and engagement rate algorithms. The method is implemented on Facebook domain through a special community by matching existed attributes with the algorithms to clarify how it can be used in marketers' real time operations.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgi ve Belge Yönetimitr_TR
dc.subjectInformation and Records Managementen_US
dc.subjectBilim ve Teknolojitr_TR
dc.subjectScience and Technologyen_US
dc.subjectReklamcılıktr_TR
dc.subjectAdvertisingen_US
dc.titleDetermining the opinion leaders in online social networks
dc.title.alternativeÇevrimiçi sosyal ağlarda kanaat önderlerinin tespiti
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentMatematik Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10040976
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityIŞIK ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid361003
dc.description.pages44
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess