Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Би, Ч. - Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных ряд...
Би, Ч. - Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных ряд...
Статья
Автор: Би, Ч.
Экономика: вчера, сегодня, завтра: Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных ряд...
Forecasting trends in cultural consumption using time series analysis methods and social media data on a global scale
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Би, Ч.
Экономика: вчера, сегодня, завтра: Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных ряд...
Forecasting trends in cultural consumption using time series analysis methods and social media data on a global scale
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Би, Ч.
Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных рядов и данных социальных сетей в глобальном масштабе = Forecasting trends in cultural consumption using time series analysis methods and social media data on a global scale / Ч. Би, О. В. Веремейчик // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2025. – Т. 15, № 3-1.. – С. 589-606. - Журнала нет в фонде библиотеки.
Статья посвящена разработке методов прогнозирования тенденций культурного потребления на глобальном уровне с использованием анализа временных рядов и данных социальных сетей. Актуальность исследования обусловлена ускорением динамики культурных предпочтений под влиянием вирусного контента, алгоритмов рекомендаций и децентрализованных сетей влияния. Особое внимание уделено фильтрации информационного шума, учету региональных особенностей и мультиязычного контента. Результаты исследования демонстрируют, что интеграция социальных данных повышает точность прогнозов, выявляя скрытые паттерны, такие как локальные всплески интереса, переходные фазы между трендами и влияние лидеров мнений. Однако выявлены ключевые проблемы: нерепрезентативность выборок, искажения из-за алгоритмов платформ и необходимость адаптации моделей к быстро меняющимся поведенческим сигналам. На примере анализа кейсов (кинорелизы, музыкальные чарты, визуальные тренды) показано, как краткосрочные волны популярности взаимодействуют с долгосрочными культурными сдвигами. В работе подчеркивается роль социальных сетей как катализаторов «цифрового сарафанного радио» и их влияние на коммерческие стратегии в креативных индустриях. Критически анализируются этические аспекты: риски стандартизации культуры, манипуляция данными и цифровое неравенство. Авторы отмечают, что эффективное прогнозирование требует баланса между алгоритмическими предсказаниями и сохранением культурного разнообразия. Перспективным направлением признано создание адаптивных моделей, учитывающих кросс-платформенное поведение и межпоколенческие различия.
The article is devoted to developing methods for forecasting trends in cultural consumption on a global level using time series analysis and social media data. The relevance of the research is determined by the accelerated dynamics of cultural preferences under the influence of viral content, recommendation algorithms, and decentralized networks of influence. Special attention is given to filtering out informational noise, considering regional peculiarities, and addressing multilingual content. The results of the study demonstrate that the integration of social data increases forecasting accuracy by revealing hidden patterns, such as local spikes of interest, transitional phases between trends, and the influence of opinion leaders. However, key challenges have been identified: unrepresentative samples, distortions due to platform algorithms, and the necessity to adapt models to rapidly changing behavioral signals. The analysis of case studies (film releases, music charts, visual trends) shows how short-term waves of popularity interact with long-term cultural shifts. The article emphasizes the role of social media as catalysts of "digital word of mouth" and their influence on commercial strategies in the creative industries. Ethical aspects are critically examined: the risks of cultural standardization, data manipulation, and digital inequality. The authors note that effective forecasting requires a balance between algorithmic predictions and the preservation of cultural diversity. A promising direction is recognized in the development of adaptive models that take into account cross-platform behavior and intergenerational differences.
316.7
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Факультет технологий управления и гуманитаризации : кафедра "Иностранные языки"
труды сотрудников БНТУ = Общественные науки (труды)
общий = ПОТРЕБЛЕНИЕ (экон.)
общий = ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
общий = СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ (социол.)
общий = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Би, Ч.
Прогнозирование тенденций в культурном потреблении с использованием методов анализа временных рядов и данных социальных сетей в глобальном масштабе = Forecasting trends in cultural consumption using time series analysis methods and social media data on a global scale / Ч. Би, О. В. Веремейчик // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2025. – Т. 15, № 3-1.. – С. 589-606. - Журнала нет в фонде библиотеки.
Статья посвящена разработке методов прогнозирования тенденций культурного потребления на глобальном уровне с использованием анализа временных рядов и данных социальных сетей. Актуальность исследования обусловлена ускорением динамики культурных предпочтений под влиянием вирусного контента, алгоритмов рекомендаций и децентрализованных сетей влияния. Особое внимание уделено фильтрации информационного шума, учету региональных особенностей и мультиязычного контента. Результаты исследования демонстрируют, что интеграция социальных данных повышает точность прогнозов, выявляя скрытые паттерны, такие как локальные всплески интереса, переходные фазы между трендами и влияние лидеров мнений. Однако выявлены ключевые проблемы: нерепрезентативность выборок, искажения из-за алгоритмов платформ и необходимость адаптации моделей к быстро меняющимся поведенческим сигналам. На примере анализа кейсов (кинорелизы, музыкальные чарты, визуальные тренды) показано, как краткосрочные волны популярности взаимодействуют с долгосрочными культурными сдвигами. В работе подчеркивается роль социальных сетей как катализаторов «цифрового сарафанного радио» и их влияние на коммерческие стратегии в креативных индустриях. Критически анализируются этические аспекты: риски стандартизации культуры, манипуляция данными и цифровое неравенство. Авторы отмечают, что эффективное прогнозирование требует баланса между алгоритмическими предсказаниями и сохранением культурного разнообразия. Перспективным направлением признано создание адаптивных моделей, учитывающих кросс-платформенное поведение и межпоколенческие различия.
The article is devoted to developing methods for forecasting trends in cultural consumption on a global level using time series analysis and social media data. The relevance of the research is determined by the accelerated dynamics of cultural preferences under the influence of viral content, recommendation algorithms, and decentralized networks of influence. Special attention is given to filtering out informational noise, considering regional peculiarities, and addressing multilingual content. The results of the study demonstrate that the integration of social data increases forecasting accuracy by revealing hidden patterns, such as local spikes of interest, transitional phases between trends, and the influence of opinion leaders. However, key challenges have been identified: unrepresentative samples, distortions due to platform algorithms, and the necessity to adapt models to rapidly changing behavioral signals. The analysis of case studies (film releases, music charts, visual trends) shows how short-term waves of popularity interact with long-term cultural shifts. The article emphasizes the role of social media as catalysts of "digital word of mouth" and their influence on commercial strategies in the creative industries. Ethical aspects are critically examined: the risks of cultural standardization, data manipulation, and digital inequality. The authors note that effective forecasting requires a balance between algorithmic predictions and the preservation of cultural diversity. A promising direction is recognized in the development of adaptive models that take into account cross-platform behavior and intergenerational differences.
316.7
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Факультет технологий управления и гуманитаризации : кафедра "Иностранные языки"
труды сотрудников БНТУ = Общественные науки (труды)
общий = ПОТРЕБЛЕНИЕ (экон.)
общий = ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
общий = СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ (социол.)
общий = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
