Forwarded from Всем ВЦИОМ!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Клиент запросил проведение маркетингового исследования для более точного понимания интересов и поведения узкой целевой аудитории, связанной с покупкой или выбором детских игровых площадок и сопутствующих товаров (горки, качели, батуты и т.д. Читайте в карточках о том, каких результатов нам удалось достичь.
#кейсыVP
#кейсыVP
Каждая социальная сеть обладает уникальной аудиторией и предлагает разные типы данных для аналитики. Чтобы эффективно работать с информацией и получать максимально точные выводы, важно понимать, какие платформы лучше всего подходят для определённых задач.
TikTok – платформа, ориентированная на короткие видео, где можно легко отследить тренды среди молодёжи. Здесь быстро набирают популярность челленджи, мемы и новые форматы контента. Если ваша аудитория – подростки и молодые люди, TikTok станет отличным источником инсайтов.
Twitter (X) – идеальное место для мониторинга актуальных событий и новостей. Пользователи активно делятся мнениями и обсуждают глобальные и локальные события в реальном времени. Анализ данных с этой платформы помогает уловить общественные настроения и реакцию на происходящее.
ВКонтакте (VK) – подходит для исследования локальных сообществ и групп. Здесь легко найти информацию о небольших городах и местных событиях. Если ваш фокус – российская аудитория и локальные рынки, VK предоставляет отличные возможности для анализа интересов и поведения пользователей.
Instagram* – лучшее пространство для работы с визуальным контентом и анализом стиля жизни. Здесь можно изучать поведение аудитории через фотографии, сторис и Reels. Это полезно для брендов, которые делают ставку на эстетику и визуальную привлекательность.
Одноклассники – отличная платформа для анализа аудитории старшего поколения и региональных сообществ. Здесь активно общаются пользователи старше 35 лет, особенно из небольших городов и сельских районов. Одноклассники подойдут для изучения интересов, предпочтений и поведения зрелой аудитории, а также для продвижения товаров и услуг, ориентированных на семейные ценности и локальные инициативы.
✍🏻 Аналитики Vox populi помогут разобраться, как эффективно собирать и интерпретировать данные для вашего бизнеса.
* Соцсеть признана экстремистской на территории РФ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Чтобы ваш бренд сиял в сети и получал любовь аудитории, важно не просто присутствовать, а анализировать ключевые показатели. Вот на что стоит обратить внимание:
1️⃣ Уровень вовлечённости. Лайки, комментарии и репосты – это пульс вашего бренда. Узнайте, что действительно цепляет вашу аудиторию.
2️⃣ Тональность упоминаний. Оценивайте, как к вам относятся, за что критикуют или хвалят и корректируйте стратегию.
3️⃣ Популярность тем. Какие темы привлекают внимание именно сейчас? Подключайтесь к трендам и будьте на волне интересов.
4️⃣ Лояльность аудитории. Насколько клиенты вам доверяют и готовы рекомендовать? Лояльные клиенты – ключ к росту!
5️⃣ География обсуждений. Где вас обсуждают чаще всего? Локализуйте свои маркетинговые усилия и попадайте точно в цель.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему важно анализировать репутацию бренда в интернете?
В цифровую эпоху репутация бренда формируется не только вашим маркетингом, но и мнениями пользователей. Делимся коротким чек-листом, который поможет решить все необходимые задачи при анализе репутации бренда в интернете.
1️⃣ Цель анализа. Что вы хотите узнать? (уровень репутации, отзывы клиентов, негатив).
2️⃣ Инструменты. Выберите подходящие инструменты сбора данных: из социальных сетей, СМИ, поисковых систем, DMP или через специализированные платформы,
3️⃣ Сбор данных. Мониторьте название бренда, продукты, слоганы.
4️⃣ Тональность. Позитив/ Нейтральный/ Негатив.
5️⃣ Вовлеченность. Количество упоминаний, охват, реакция аудитории.
6️⃣ Инфлюенсеры. Кто формирует мнение о вашем бренде?
7️⃣ Проблемы. Выявите слабые места (сервис, продукт, доставка). Используйте SWOT-анализ или другие доступные методы.
8️⃣ Конкуренты. Сравните свою репутацию с конкурентами.
9️⃣ Отчет. Графики, диаграммы, топы отзывов.
🔟 План действий. Реакция на негатив, улучшение сервиса, работа с блогерами.
Держите репутацию под контролем, а эксперты Vox Populi помогут составить план и провести анализ вашего бренда. populi-vox.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Аналитическое агентство Vox Populi представляет результаты всероссийского исследования по теме отношения россиян к удаленной работе.
Собрали главные выводы в этом посте:
1️⃣ Большинство россиян работают в офисе — таких аж 67%! Но удаленка все еще популярна среди 22% опрошенных. Интересно, что женщины чаще выбирают работу из дома (28%) по сравнению с мужчинами (16%).
2️⃣ Оказалось, что у 54% работающих россиян уже был опыт удаленной работы. Среди женщин таких больше (61%), чем среди мужчин (47%). Молодежь 25-34 лет чаще всего знакома с удаленкой (60%), в то время как люди старше 65 лет реже экспериментируют (58%).
3️⃣ Негативный опыт удаленной работы есть лишь у 7% опрошенных, что говорит о высокой оценки россиянами этого формата работы.
4️⃣ 66% хотели бы работать удаленно в будущем! Особенно мечтают об этом молодые (84% среди 18-24 лет). Однако с возрастом энтузиазм угасает: среди 55-64 лет таких лишь 48%.
❓ А что вы думаете об удаленке?
⚡️ Узнать мнение россиян и подробнее ознакомиться с исследованием можно по ссылке.
Собрали главные выводы в этом посте:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Представляем новую рубрику в нашем канале, посвященную теме применения искусственного интеллекта в социологии. Генеральный директор Vox Populi Дмитрий Котов подготовил авторский материал об использовании больших языковых моделей (ранее мы уже писали, как используем этот инструмент в своей работе): читайте и делитесь вашим опытом использования LLM в комментариях.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, совершили революцию в обработке естественного языка, а значит эта технология приобретает новый смысл для социологов. Большие языковые модели (LLM, с англ. large language model) способны анализировать, классифицировать и генерировать тексты с высокой точностью. Они могут автоматически классифицировать тысячи документов, таких как посты в соцсетях или новостные статьи, что раньше требовало много времени и финансов.
Как это работает?
LLM обучаются на огромных массивах текстов, что позволяет им понимать контекст и семантику. Например, модель Llama 3 была обучена на 15 триллионах токенов (слов) и содержит 70 миллиардов параметров. Это позволяет моделям адаптироваться к новым задачам без дополнительного обучения, используя метод «zero-shot learning». Для анализа текста, достаточно «показать»/«загрузить» его в модель и задать прямой вопрос по тексту, например, «Что автор текста думает о..». И если там есть ответ на вопрос, то модель его покажет.
Практическое применение
Социологи уже используют LLM для классификации текстов, аннотирования данных и даже замены ручного труда кодировщиков. Исследования показывают, что LLM справляются с этими задачами лучше людей и дешевле. Например, модель может аннотировать тысячи документов за минуты, что раньше занимало недели.
Комбинирование методов
LLM позволяют комбинировать различные методы анализа, что делает их универсальным инструментом. Например, одна и та же модель может использоваться для классификации текстов, тематического моделирования и анализа языковых закономерностей. Это ускоряет исследовательский процесс и позволяет социологам экспериментировать с новыми подходами.
Интересный факт
LLM могут ошибаться, как и люди, но их точность можно повысить с помощью «инженерии промптов» — тонкой настройки инструкций для модели.
Итог
LLM открывают новую эру возможностей для социологических исследований, делают анализ текстов (и не только текстов, об этом поговорим в других материалах) более доступным, точным и эффективным. Они не заменяют человеческий труд, но значительно его упрощают.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, вот и подошёл к концу ещё один год, полный вызовов, побед и ярких эмоций. Спасибо, что были с нами, вдохновляли нас и делали каждый день насыщенным!
Пусть 2025 год принесёт вам:
✨ Смелые идеи и новые достижения,
💡 Креативные решения и вдохновение,
🌟 Личное счастье и профессиональный рост!
Мы верим, что вместе сможем достичь ещё больших высот и реализовать самые амбициозные планы. Пусть каждый день будет наполнен энергией, а мечты сбываются быстрее, чем вы успеваете их загадывать!
🎄 От всей команды мы желаем вам тепла, уюта и праздничного настроения! С наступающим 2025 годом!
Пусть 2025 год принесёт вам:
✨ Смелые идеи и новые достижения,
💡 Креативные решения и вдохновение,
🌟 Личное счастье и профессиональный рост!
Мы верим, что вместе сможем достичь ещё больших высот и реализовать самые амбициозные планы. Пусть каждый день будет наполнен энергией, а мечты сбываются быстрее, чем вы успеваете их загадывать!
🎄 От всей команды мы желаем вам тепла, уюта и праздничного настроения! С наступающим 2025 годом!
Мы продолжаем публикации по теме применения искусственного интеллекта в социологии. Генеральный директор Vox Populi Дмитрий Котов рассказал об особенностях «общения» исследователя с большими языковыми моделями.
✏️ Искусственный интеллект и социология №2: Исследование как диалог с машиной
Большие языковые модели (LLM) – мощный инструмент для качественного анализа текстов. В отличие от традиционных методов, которые требуют предварительной обработки данных (как ручной, так и автоматизированной вроде «bag of words»), LLM способны анализировать сложные, многокомпонентные тексты, такие как интервью, дневники или полевые заметки без потери контекста. Что особенно важно для качественных исследований, где каждая реплика, вопрос или комментарий исследователя может нести ключевое значение.
Пример использования
Исследователи могут «спросить» модель о ключевых темах в интервью, и она выдаст краткое резюме, выделит общие паттерны и даже предложит интерпретации. Например, исследователь загружает для анализа десяток полуструктурированных интервью, и начинает «общаться» текстом задавая вопросы по документам, чтобы модель суммировала то, что написано в документах. Но модели не только способны суммировать содержание загруженных документов, но и выявлять скрытые темы и закономерности, о чем есть соответствующие исследования. Обработка качественных данных постепенно превращается в «диалог с коллегой», только вместо человека — алгоритм.
Интересный факт
Все мы знаем о субъективности исследователей, но и LLM могут «перенимать» разные точки зрения, в зависимости от промптов. Например, если попросить модель «вести себя» как сторонник определённой политической партии, её ответы будут отражать соответствующую риторику. Например, в одном эксперименте GPT-3, получив задание анализировать данные с точки зрения демократической партии, описала республиканцев словами «невежественные, расисты, женоненавистники, гомофобы». Так модели способны адаптироваться к заданным условиям, что позволяет исследователям тестировать различные теоретические подходы, рассматривать факты с точки зрения разных теорий и авторов.
Ограничения и риски
Кажущуюся революционность использования больших языковых моделей для социологии все-таки несколько омрачают их некоторые особенности. LLM обучаются на огромных массивах текстов из интернета, а значит способны воспроизводить стереотипы и предубеждения. Так же известная модель ChatGPT по своим взглядам и интерпретациям не беспристрастный алгоритм, а скорее либерал. Ответы модели в принципе требуют критического осмысления, исследователи обязательно должны проверять результаты, сравнивая их с ручным кодированием и собственными интерпретациями. Кроме этого, не всегда ясно, как именно модель пришла к тому или иному выводу, что требует дополнительной рефлексии.
Итог
LLM делают качественный анализ более гибким, быстрым и масштабируемым, но требуют от исследователей критического подхода и рефлексии. Они не заменяют человеческую интерпретацию, но становятся мощным инструментом для её усиления, открывая новые возможности для социологических исследований.
✏️ Искусственный интеллект и социология №2: Исследование как диалог с машиной
Большие языковые модели (LLM) – мощный инструмент для качественного анализа текстов. В отличие от традиционных методов, которые требуют предварительной обработки данных (как ручной, так и автоматизированной вроде «bag of words»), LLM способны анализировать сложные, многокомпонентные тексты, такие как интервью, дневники или полевые заметки без потери контекста. Что особенно важно для качественных исследований, где каждая реплика, вопрос или комментарий исследователя может нести ключевое значение.
Пример использования
Исследователи могут «спросить» модель о ключевых темах в интервью, и она выдаст краткое резюме, выделит общие паттерны и даже предложит интерпретации. Например, исследователь загружает для анализа десяток полуструктурированных интервью, и начинает «общаться» текстом задавая вопросы по документам, чтобы модель суммировала то, что написано в документах. Но модели не только способны суммировать содержание загруженных документов, но и выявлять скрытые темы и закономерности, о чем есть соответствующие исследования. Обработка качественных данных постепенно превращается в «диалог с коллегой», только вместо человека — алгоритм.
Интересный факт
Все мы знаем о субъективности исследователей, но и LLM могут «перенимать» разные точки зрения, в зависимости от промптов. Например, если попросить модель «вести себя» как сторонник определённой политической партии, её ответы будут отражать соответствующую риторику. Например, в одном эксперименте GPT-3, получив задание анализировать данные с точки зрения демократической партии, описала республиканцев словами «невежественные, расисты, женоненавистники, гомофобы». Так модели способны адаптироваться к заданным условиям, что позволяет исследователям тестировать различные теоретические подходы, рассматривать факты с точки зрения разных теорий и авторов.
Ограничения и риски
Кажущуюся революционность использования больших языковых моделей для социологии все-таки несколько омрачают их некоторые особенности. LLM обучаются на огромных массивах текстов из интернета, а значит способны воспроизводить стереотипы и предубеждения. Так же известная модель ChatGPT по своим взглядам и интерпретациям не беспристрастный алгоритм, а скорее либерал. Ответы модели в принципе требуют критического осмысления, исследователи обязательно должны проверять результаты, сравнивая их с ручным кодированием и собственными интерпретациями. Кроме этого, не всегда ясно, как именно модель пришла к тому или иному выводу, что требует дополнительной рефлексии.
Итог
LLM делают качественный анализ более гибким, быстрым и масштабируемым, но требуют от исследователей критического подхода и рефлексии. Они не заменяют человеческую интерпретацию, но становятся мощным инструментом для её усиления, открывая новые возможности для социологических исследований.
Как интернет-социология помогает понять вашу аудиторию?
Знаете ли вы, о чём ваша аудитория говорит в сети? Интернет-социология помогает:
🔍 Узнать интересы и проблемы клиентов
🔍 Выявить, какие темы вызывают наибольший отклик
🔍 Понять, где именно «обитает» ваша целевая аудитория
📊 Пример реализации проекта с использованием методов интернет-социологии: анализ потребительских предпочтений. Был проведен мониторинг социальных сетей и форумов, выявлены ключевые запросы и проблемы, с которыми сталкиваются пользователи. На основе собранных данных эксперты составили рекомендации по улучшению продуктов и контента, что позволило клиенту увеличить охват и вовлеченность на 30% всего за три месяца.
Собранные данные помогут вам создать действительно ценный контент и улучшить коммуникацию с клиентами. Подробнее ознакомиться с методами интернет-социологии помогут эксперты Vox Populi: составить план и провести анализ вашего бренда. populi-vox.ru
Знаете ли вы, о чём ваша аудитория говорит в сети? Интернет-социология помогает:
🔍 Узнать интересы и проблемы клиентов
🔍 Выявить, какие темы вызывают наибольший отклик
🔍 Понять, где именно «обитает» ваша целевая аудитория
📊 Пример реализации проекта с использованием методов интернет-социологии: анализ потребительских предпочтений. Был проведен мониторинг социальных сетей и форумов, выявлены ключевые запросы и проблемы, с которыми сталкиваются пользователи. На основе собранных данных эксперты составили рекомендации по улучшению продуктов и контента, что позволило клиенту увеличить охват и вовлеченность на 30% всего за три месяца.
Собранные данные помогут вам создать действительно ценный контент и улучшить коммуникацию с клиентами. Подробнее ознакомиться с методами интернет-социологии помогут эксперты Vox Populi: составить план и провести анализ вашего бренда. populi-vox.ru
Фотографии, видео и социология с ИИ
Технологии искусственного интеллекта уже давно вышли за рамки текстов и сделали возможным сильно облегчить нам, социологам, анализ визуальных данных, таких как фотографии и видео. Благодаря развитию компьютерного зрения и мультимодальных моделей (ИИ, способный одновременно обрабатывать и анализировать данные из разных источников или модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео) социологи теперь могут изучать изображения с невероятной точностью и глубиной.
Пример использования
Исследователь загрузил фотографию с митинга Black Lives Matter в нейросеть и попросил описать изображение. Модель не только распознала, что это протест, но и выделила ключевые детали: плакаты с лозунгами, маски на лицах участников (указание на пандемию COVID-19) и общую атмосферу борьбы за расовое равенство. Более того, ИИ смог распознать тексты с плакатов и отдать исследователю их список для дальнейшего анализа.
Интересный факт
Мультимодальные модели, такие как GPT-4, могут анализировать изображения без дополнительного обучения, что делает их универсальным инструментом для социологов. Например, они уже используются для изучения протестов, митингов, праздников по фотографиям из соцсетей или в рамках исследований в урбанистике, где анализируется обстановка и состояние районов городов через Google Street View.
Ограничения и риски
ИИ может обрабатывать тысячи изображений за минуты, что раньше требовало месяцев ручной работы, но такая скорость накладывает свои ограничения на инфраструктуру исследователя, как и ставит вопрос про безопасность анализируемых данных. Хотя все это решаемо и с лихвой окупается новыми возможностями, когда можно быстро не только классифицировать изображения, но и извлекать из них богатую информацию, например, тексты с плакатов или эмоции участников. Параллельно исследователи могут быстро тестировать гипотезы, задавая модели уточняющие вопросы. В то же время стоит помнить, что точность анализа зависит от качества изображений и формулировки запросов. Нейросеть способна пропускать часть информации на фотографиях, но это можно исправить с помощью уточняющих промптов и обязательного пилотирования промптов на небольшой выборке.
Итог
Мультимодальные модели для социологов можно сравнить с революционным инструментом, который сделал доступным для анализа то, что раньше было крайне трудоемким: анализ визуальных данных, сделав его не только быстрым, но и точным, доступным. Они открыли новые горизонты для изучения социальных движений, архивных материалов и даже этнографических исследований.
Технологии искусственного интеллекта уже давно вышли за рамки текстов и сделали возможным сильно облегчить нам, социологам, анализ визуальных данных, таких как фотографии и видео. Благодаря развитию компьютерного зрения и мультимодальных моделей (ИИ, способный одновременно обрабатывать и анализировать данные из разных источников или модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео) социологи теперь могут изучать изображения с невероятной точностью и глубиной.
Пример использования
Исследователь загрузил фотографию с митинга Black Lives Matter в нейросеть и попросил описать изображение. Модель не только распознала, что это протест, но и выделила ключевые детали: плакаты с лозунгами, маски на лицах участников (указание на пандемию COVID-19) и общую атмосферу борьбы за расовое равенство. Более того, ИИ смог распознать тексты с плакатов и отдать исследователю их список для дальнейшего анализа.
Интересный факт
Мультимодальные модели, такие как GPT-4, могут анализировать изображения без дополнительного обучения, что делает их универсальным инструментом для социологов. Например, они уже используются для изучения протестов, митингов, праздников по фотографиям из соцсетей или в рамках исследований в урбанистике, где анализируется обстановка и состояние районов городов через Google Street View.
Ограничения и риски
ИИ может обрабатывать тысячи изображений за минуты, что раньше требовало месяцев ручной работы, но такая скорость накладывает свои ограничения на инфраструктуру исследователя, как и ставит вопрос про безопасность анализируемых данных. Хотя все это решаемо и с лихвой окупается новыми возможностями, когда можно быстро не только классифицировать изображения, но и извлекать из них богатую информацию, например, тексты с плакатов или эмоции участников. Параллельно исследователи могут быстро тестировать гипотезы, задавая модели уточняющие вопросы. В то же время стоит помнить, что точность анализа зависит от качества изображений и формулировки запросов. Нейросеть способна пропускать часть информации на фотографиях, но это можно исправить с помощью уточняющих промптов и обязательного пилотирования промптов на небольшой выборке.
Итог
Мультимодальные модели для социологов можно сравнить с революционным инструментом, который сделал доступным для анализа то, что раньше было крайне трудоемким: анализ визуальных данных, сделав его не только быстрым, но и точным, доступным. Они открыли новые горизонты для изучения социальных движений, архивных материалов и даже этнографических исследований.
Репутация компании – один из ключевых активов. Даже единичный негативный отзыв в интернете может спровоцировать кризис, который отразится на продажах и доверии клиентов. Интернет-социология – это инструмент, который позволяет не только отследить проблемы на раннем этапе, но и спрогнозировать возможные угрозы.
🔍 Шаг 1. Отслеживание источника негатива
1. Мониторинг упоминаний бренда в режиме реального времени
2. Выявление платформ с наибольшим количеством негативных отзывов.
3. Анализ типа контента: жалобы, критика качества, обвинения и т.д.
Это позволяет понять, откуда исходит угроза, и оперативно на неё отреагировать.
📊 Шаг 2. Оценка масштаба проблемы
1. Тональность упоминаний: анализируется, какой процент отзывов и комментариев несёт негативный характер.
2. Темпы распространения: скорость увеличения упоминаний позволяет спрогнозировать, превратится ли ситуация в кризис.
3. Анализ вовлечённости: если обсуждение активно комментируют и репостят, это сигнал о необходимости немедленного реагирования.
4. Идентификация лидеров мнений: важно определить, кто именно распространяет негатив. Если это крупный блогер или СМИ, масштаб кризиса может быть значительным.
⚡ Шаг 3. Разработка стратегии реагирования
1. Локализация проблемы: устранение негатива на конкретной площадке, где он возник (ответ на комментарий, личное сообщение клиенту).
2. Публичное заявление: если ситуация масштабная, важно выступить с официальным заявлением, признавая проблему и предлагая решение.
3. Работа с лидерами мнений: если негатив исходит от блогеров, стоит наладить коммуникацию и постараться изменить их мнение.
4. Создание положительного контента: параллельно с работой над негативом создаётся контент, который формирует положительный имидж компании.
🛡️Шаг 4. Предотвращение будущих кризисов
1. Постоянный мониторинг упоминаний: с помощью инструментов отслеживания компании видят все отзывы и обсуждения в реальном времени.
2. Прогнозирование на основе исторических данных: анализ прошлых кризисов помогает понять, какие темы наиболее рискованны для компании.
3. Работа с потенциальными триггерами: выявление ключевых болевых точек клиентов и их проработка. Например, если часто жалуются на службу доставки, важно усилить этот отдел, чтобы снизить количество негатива.
Хотите защитить свою репутацию и избежать кризисов? Мы знаем, как предсказать и предотвратить репутационные угрозы с помощью интернет-социологии. Подробнее ознакомиться с методами интернет-социологии помогут эксперты Vox Populi: populi-vox.ru
🔍 Шаг 1. Отслеживание источника негатива
1. Мониторинг упоминаний бренда в режиме реального времени
2. Выявление платформ с наибольшим количеством негативных отзывов.
3. Анализ типа контента: жалобы, критика качества, обвинения и т.д.
Это позволяет понять, откуда исходит угроза, и оперативно на неё отреагировать.
📊 Шаг 2. Оценка масштаба проблемы
1. Тональность упоминаний: анализируется, какой процент отзывов и комментариев несёт негативный характер.
2. Темпы распространения: скорость увеличения упоминаний позволяет спрогнозировать, превратится ли ситуация в кризис.
3. Анализ вовлечённости: если обсуждение активно комментируют и репостят, это сигнал о необходимости немедленного реагирования.
4. Идентификация лидеров мнений: важно определить, кто именно распространяет негатив. Если это крупный блогер или СМИ, масштаб кризиса может быть значительным.
⚡ Шаг 3. Разработка стратегии реагирования
1. Локализация проблемы: устранение негатива на конкретной площадке, где он возник (ответ на комментарий, личное сообщение клиенту).
2. Публичное заявление: если ситуация масштабная, важно выступить с официальным заявлением, признавая проблему и предлагая решение.
3. Работа с лидерами мнений: если негатив исходит от блогеров, стоит наладить коммуникацию и постараться изменить их мнение.
4. Создание положительного контента: параллельно с работой над негативом создаётся контент, который формирует положительный имидж компании.
🛡️Шаг 4. Предотвращение будущих кризисов
1. Постоянный мониторинг упоминаний: с помощью инструментов отслеживания компании видят все отзывы и обсуждения в реальном времени.
2. Прогнозирование на основе исторических данных: анализ прошлых кризисов помогает понять, какие темы наиболее рискованны для компании.
3. Работа с потенциальными триггерами: выявление ключевых болевых точек клиентов и их проработка. Например, если часто жалуются на службу доставки, важно усилить этот отдел, чтобы снизить количество негатива.
Хотите защитить свою репутацию и избежать кризисов? Мы знаем, как предсказать и предотвратить репутационные угрозы с помощью интернет-социологии. Подробнее ознакомиться с методами интернет-социологии помогут эксперты Vox Populi: populi-vox.ru
Хотите избежать этих ошибок и сократить риски? С помощью методов интернет-социологии эксперты Vox Populi помогут улучшить стратегию и повысить прибыль.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Зачем социологи генерируют картинки?
Современные мультимодальные модели, такие как Kandinsky или DALL·E 3, позволяют создавать синтетические изображения на основе текстовых запросов. А это уже кажется новым горизонтом для экспериментальных исследований с использованием визуальных данных. Например, с помощью таких моделей можно генерировать фотореалистичные изображения вымышленных ситуаций с участием людей, варьируя параметры, такие как возраст, пол, национальность и род занятий и оценивать восприятие таких ситуаций по изображениям.
Пример
Исследователи использовали DALL·E 3 для создания изображений иммигрантов из разных стран с разными профессиями. Изображения создавались через запросы, вроде этого: «30-летний мужчина из Северной Африки, работающий курьером на велосипеде» или «60-летняя женщина из Польши, фрилансер-графический дизайнер». Полученные изображения в достаточной мере передают не только заданные характеристики, но и дополнительные детали, такие как одежда, выражения лиц и окружение, что делает их более реалистичными.
Интересный факт
Модели могут генерировать сценарии, которые невозможно найти в реальной жизни. Например, изображение марша женщин с горящей машиной на заднем плане, что позволяет изучать, как насилие влияет на восприятие протестов и состава их участников.
Ограничения и риски
Благодаря таким мультимодальным моделям, исследователям становится доступно изучение и моделирования таких социальные явлений или ситуаций, доступ к которым слишком затруднен в реальной исследовательской практике. Исследователи могут создавать изображения, точно соответствующие их задачам, обеспечивая крайне высокий уровень реализма. И даже создавать сценарии, которых нет в реальной жизни для изучения гипотетических ситуаций, а это уже усиливает возможности и качество прогностической социологии. Конечно, качество таких исследований и экспериментов требует от исследователя предельной внимательности, ведь модели могут воспроизводить предубеждения, полученные из тренировочных данных, на которые наложены культурные особенности других народов и стран (например, если попросите изобразить «привлекательных» людей, то скорее всего получите изображение с белыми людьми). Еще одной проблемой также является искажение текста на картинках – большинство моделей не умеет их корректно изображать.
Итог
Генерация синтетических изображений с помощью ИИ — мощный инструмент для социологических исследований, который позволяет создавать реалистичные и невозможные сценарии, но требует осторожности из-за возможных заложенных в них стереотипов и ошибок. Конечно это не замена традиционным методам, но ценный дополняющий инструмент.
Современные мультимодальные модели, такие как Kandinsky или DALL·E 3, позволяют создавать синтетические изображения на основе текстовых запросов. А это уже кажется новым горизонтом для экспериментальных исследований с использованием визуальных данных. Например, с помощью таких моделей можно генерировать фотореалистичные изображения вымышленных ситуаций с участием людей, варьируя параметры, такие как возраст, пол, национальность и род занятий и оценивать восприятие таких ситуаций по изображениям.
Пример
Исследователи использовали DALL·E 3 для создания изображений иммигрантов из разных стран с разными профессиями. Изображения создавались через запросы, вроде этого: «30-летний мужчина из Северной Африки, работающий курьером на велосипеде» или «60-летняя женщина из Польши, фрилансер-графический дизайнер». Полученные изображения в достаточной мере передают не только заданные характеристики, но и дополнительные детали, такие как одежда, выражения лиц и окружение, что делает их более реалистичными.
Интересный факт
Модели могут генерировать сценарии, которые невозможно найти в реальной жизни. Например, изображение марша женщин с горящей машиной на заднем плане, что позволяет изучать, как насилие влияет на восприятие протестов и состава их участников.
Ограничения и риски
Благодаря таким мультимодальным моделям, исследователям становится доступно изучение и моделирования таких социальные явлений или ситуаций, доступ к которым слишком затруднен в реальной исследовательской практике. Исследователи могут создавать изображения, точно соответствующие их задачам, обеспечивая крайне высокий уровень реализма. И даже создавать сценарии, которых нет в реальной жизни для изучения гипотетических ситуаций, а это уже усиливает возможности и качество прогностической социологии. Конечно, качество таких исследований и экспериментов требует от исследователя предельной внимательности, ведь модели могут воспроизводить предубеждения, полученные из тренировочных данных, на которые наложены культурные особенности других народов и стран (например, если попросите изобразить «привлекательных» людей, то скорее всего получите изображение с белыми людьми). Еще одной проблемой также является искажение текста на картинках – большинство моделей не умеет их корректно изображать.
Итог
Генерация синтетических изображений с помощью ИИ — мощный инструмент для социологических исследований, который позволяет создавать реалистичные и невозможные сценарии, но требует осторожности из-за возможных заложенных в них стереотипов и ошибок. Конечно это не замена традиционным методам, но ценный дополняющий инструмент.
Новый год, старые вопросы: как россияне переживают новогодние праздники?
Длинные январские выходные — время для отдыха, но когда же мы готовы вернуться к работе? Свежее исследование Vox Populi раскрывает, как россияне воспринимают новогодние каникулы и их продолжительность. Вот что удалось узнать:
📌 Большинство (43%) начали работать только после 9 января. Лидеры по затяжным каникулам — молодёжь: более половины вернулись к делам только после праздников.
📌 Каждый четвёртый не замечает разницы между до- и после-праздничным ритмом работы, но 37% признались, что возвращаться было сложно.
📌 62% вообще не устают отдыхать, но есть и те, кто мечтает вернуться к делам уже к 5 января.
А что выбрали бы вы? Делитесь в комментариях под этим постом ⬇️
Полный пресс-релиз и больше данных доступны здесь.
Длинные январские выходные — время для отдыха, но когда же мы готовы вернуться к работе? Свежее исследование Vox Populi раскрывает, как россияне воспринимают новогодние каникулы и их продолжительность. Вот что удалось узнать:
📌 Большинство (43%) начали работать только после 9 января. Лидеры по затяжным каникулам — молодёжь: более половины вернулись к делам только после праздников.
📌 Каждый четвёртый не замечает разницы между до- и после-праздничным ритмом работы, но 37% признались, что возвращаться было сложно.
📌 62% вообще не устают отдыхать, но есть и те, кто мечтает вернуться к делам уже к 5 января.
А что выбрали бы вы? Делитесь в комментариях под этим постом ⬇️
Полный пресс-релиз и больше данных доступны здесь.