Brand Network Booster: A new system for improving brand connectivity

要約

このペーパーでは、セマンティック ネットワークの詳細な分析のために提供される新しい意思決定支援システムについて説明します。これにより、ブランド イメージのより適切な探索とその接続性の向上のための洞察が得られます。
ネットワーク分析の観点から、この目標は、敵対的なノード、制約された予算、および重み付けされたネットワークを考慮する可能性を含む、最大媒介性改善問題の拡張バージョンを解くことによって達成されることを示します。リンクを追加することで接続性が向上します。
または既存の接続の重みを増やします。
私たちの貢献には、新しいアルゴリズム フレームワークと、ブランドの接続性の評価と改善をサポートする Brand Network Booster (BNB) と呼ばれるソフトウェア システムへのこのフレームワークの統合が含まれます。
この新しいシステムを 3 つの事例とともに紹介し、そのパフォーマンスについても説明します。
私たちのツールとアプローチは、ネットワーク研究者にとっても、官民を問わず、さまざまなセクターにわたるマーケティングおよびコミュニケーション管理者の戦略的意思決定プロセスを促進する上でも価値があります。

要約(オリジナル)

This paper presents a new decision support system offered for an in-depth analysis of semantic networks, which can provide insights for a better exploration of a brand’s image and the improvement of its connectivity. In terms of network analysis, we show that this goal is achieved by solving an extended version of the Maximum Betweenness Improvement problem, which includes the possibility of considering adversarial nodes, constrained budgets, and weighted networks – where connectivity improvement can be obtained by adding links or increasing the weight of existing connections. Our contribution includes a new algorithmic framework and the integration of this framework into a software system called Brand Network Booster (BNB), which supports brand connectivity evaluation and improvement. We present this new system together with three case studies, and we also discuss its performance. Our tool and approach are valuable to both network scholars and in facilitating strategic decision-making processes for marketing and communication managers across various sectors, be it public or private.

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