네바다 대학교, 리노 및 사우스 플로리다 대학교의 새로운 연구는 텔레비전 시청 데이터를 사용하여 정치적, 사회적 선호도를 추정 할 수 있다고 제안합니다. 예를 들어, "College Football"과 "The Price is Right"와 "CNN의 Anderson Cooper"와 "Modern Family"를 보는 것에 크레이지 슬롯 선호도는 개인이 공화당이나 민주당에 기울여야 할 가능성을 나타내는 것일 수 있습니다..
at최근 응용 크레이지 슬롯과 전문 시스템에 게시 된 논문, University of Business 대학의 정보 시스템 조교수 인 Arash Barfar 및 사우스 플로리다 대학교의 MUMA 비즈니스 대학의 정보 시스템 및 의사 결정 과학 교수 인 Balaji Padmanabhan 연구 파트너 인 Arash Barfar는 유전자 알고리즘의 MUMA 비즈니스 대학의 정보 시스템 및 의사 결정 과학 교수 인 유전자 알고리즘과 함께 다양한 시청자를 크레이지 슬롯하고 테스트했습니다.
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유전자 알고리즘이라는 용어는 컴퓨터 과학 및 운영 연구원이 다윈의 자연 진화론에서 영감을 얻은 부분 검색 알고리즘을 설명하는 데 사용됩니다. 이 경우 Barfar와 Padmanabhan은 가능한 텔레비전 크레이지 슬롯 세트를 검색하는 유전자 알고리즘을 설계했습니다. 알고리즘은 결국 솔루션의 품질을 향상시킨다.이 경우 시청률이 사회적, 정치적 선호도를 결정할 수있는 일련의 TV 쇼 세트이다.
Barfar와 Padmanabhan이 개발 한 프레임 워크의 적용은 크레이지 슬롯적 광고에 빅 데이터를 사용하고 비 폴링 데이터를 사용하여 선거 예측 모델을 구축하는 데 큰 관심을 기울여야합니다..
“정치적, 사회적 문제에 대한 친밀감을 가진 일련의 에피소드 크레이지 슬롯 발견함으로써 공개 캠페인은 의제와 일치하는 발견 된 프로그램에서 상업용 슬롯을 구매할 수 있습니다.”라고 Barfar는 말했습니다.
구축 예측 모델은 일반적으로 라벨이 붙은 데이터에 대해 교육해야합니다. 이 경우 정치 및 기타 사회적 문제에 크레이지 슬롯 의견을 가진 텔레비전 시청자 샘플이 필요합니다. 그러나 모든 연구원의 설계된 프레임 워크 요구는 비 식별 된 가정용 TV 시청률 데이터입니다. 구체적으로, 프레임 워크에는 가구 국가 (예 : 네바다)와 주에서 공개적으로 이용 가능한 선거 통계를 제외한 인구 통계 학적 데이터가 필요하지 않습니다. 이것은 설계된 알고리즘을 최소한의 방해와 개인 정보 보호를 존중합니다.
선거 예측 모델과 정치 광고를 구축하는 것 외에도 연구원들이 개발 한 프레임 워크는 비영리 캠페인이나 조직에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, Barfar와 Padmanabhan은 기후 변화에 대한 견해, 동성 결혼 및 미국의 낙태 권리와 같은 사회적 선호도를 결정하는 TV 크레이지 슬롯 세트를 발견하기 위해 프레임 워크를 적용했습니다.
예를 들어, 지구 온난화에 관한 비영리 캠페인을 고려하십시오. 지구 온난화에 대한 목표는 먼저 원인을 위해 기금을 모금 한 다음 기금을 사용하여 기후 변화에 대한 인식을 높이는 것입니다. 모금 행사의 경우, 캠페인은 지구 온난화를 이해하는 사람들에게 호소하는 텔레비전 크레이지 슬롯 목표로해야합니다. 반면에 캠페인은 기후 변화에서 불신자들을위한 호소력으로 크레이지 슬롯 목표로해야합니다. Barfar와 Padmanabhan의 프레임 워크는 기후 변화 캠페인이 기후 변화와 관련하여 "Pro"및 "Anti"세트를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프레임 워크의 세부 사항은 논문에 있으며 비영리 및 상업적 목적으로 구현 될 수 있습니다. 상업용 응용 크레이지 슬롯에는 Toyota 또는 Nike와 같은 브랜드에 유용 할 수있는 텔레비전 크레이지 슬롯 세트 발견이 포함되어 있으며, 새로운 제품의 잠재 고객에게보다 효율적으로 고객에게 도달하는 방법을 배우고 자합니다. 그러나 Barfar와 Padmanabhan은 개인 선호도를 식별하는 것이 아니라 캠페인에서 타겟팅하는 데 유용한 텔레비전 크레이지 슬롯 세트의 발견에 중점을두기 때문에 회사가 개인 정보 보호 방식으로이를 수행 할 것을 강력히 촉구합니다..
