네바다 크레이지 슬롯, 리노 및 사우스 플로리다 크레이지 슬롯의 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 대한 선호도는 개인이 공화당이나 민주당에 기울여야 할 가능성을 나타내는 것일 수 있습니다..
at최근에 응용 크레이지 슬롯이있는 전문가 시스템에 게시 된 논문, University of Business의 정보 시스템 조교수 인 Arash Barfar, South Florida 크레이지 슬롯의 MUMA 비즈니스 크레이지 슬롯의 정보 시스템 및 의사 결정 과학 교수 인 Balaji Padmanabhan의 연구 파트너 인 Arash Barfar는 유전자 알고리즘의 MUMA 비즈니스 크레이지 슬롯의 정보 시스템 및 의사 결정 과학 교수 인 Balaji Padmanabhan 교수 인 Balaji Padmanabhan 교수이며, 유전자 알고리즘과 함께 틀을 설계하고 테스트하여 다양한 시청자 결정을 발견하고 테스트했습니다.
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유전자 알고리즘이라는 용어는 컴퓨터 과학 및 운영 연구원이 Darwin의 자연 진화론에서 영감을 얻은 부분 검색 알고리즘을 설명하는 데 사용됩니다. 이 경우 Barfar와 Padmanabhan은 가능한 텔레비전 크레이지 슬롯 세트를 검색하는 유전자 알고리즘을 설계했습니다.
Barfar와 Padmanabhan이 개발 한 프레임 워크의 적용은 정치적 광고에 빅 데이터를 사용하고 비 폴링 데이터를 사용하여 선거 예측 모델을 구축하는 데 큰 관심을 기울여야합니다..
“정치적, 사회적 문제에 대한 친밀감을 가진 에피소드 크레이지 슬롯 세트를 발견함으로써 공개 캠페인은 의제와 일치하는 발견 된 크레이지 슬롯에서 상업용 슬롯을 구매할 수 있습니다.”라고 Barfar는 말했습니다.
구축 예측 모델은 일반적으로 라벨이 붙은 데이터에 대해 교육해야합니다. 이 경우 정치 및 기타 사회적 문제에 대한 의견을 가진 텔레비전 시청자 샘플이 필요합니다.
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 고려하여 먼저 원인을 위해 기금을 모금 한 다음 기금을 사용하여 기후 변화에 대한 인식을 높이는 것이 목표입니다. 모금 행사의 경우, 캠페인은 지구 온난화를 이해하는 사람들에게 호소하는 텔레비전 크레이지 슬롯 목표로해야합니다.
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.
