ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE – coordonator proiect complex prof. univ. dr Mihai ORZAN – http://www.ase.ro

UNIVERSITATEA TRANSILVANIA BRASOV – coordonator partener prof. univ. dr. Gheorghe EPURAN – http://unitbv.ro

UNIVERSITATEA DUNAREA DE JOS – coordonator partener prof. univ. dr. Adrian MICU – http://ugal.ro

Proiectul va fi operaţionalizat prin intermediul a 5 subproiecte componente

1. Proiectul 1 „Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul sistemelor de recomandare (deep learning on big data) la nivelul reţelelor sociale online şi studiul implactului acestora la nivelul utilizatorilor” (AI Media)

Descriere:

Social media este punctul de reper in validarea identitatii oricarui brand sau produs disponibil pe piata, obiectivul oricarei campanii de digital marketing fiind predefinit de viralitatea pe aceste retele sociale. Fie ca este vorba de strategii de marketing traditionale, guerilla marketing sau gouth hacking, de cele mai multe ori modul în care o campanie de marketing online ajunge virala ramane un mister. Acest subiect a fost analizat in numeroase articole stiintifice care analizeaza social media ca un instrument de comunicare de marketing pentru afacerile destinate B2C dar isi B2B privire la cresterea satisfactiei clientilor. Daca pentru campaniile de digital marketing afiliat, search engine marketing, sau social media platite, este relativ facil sa se urmaresca rezultatele finale, în schimb în cadrul campaniilor de guerila marketing, unde sunt utilizate continut de tip imagine sau video cu strategii de product placement, acest lucru este dificil de monitorizat si analizat. Prin dezvoltarea aplicatiei AI Media se doreste adresarea directa a factorilor care determina succesul în campaniile de grouth hacking din social media. In acelasi timp, aceasta aplicatie poate fi utilizata si ca sistem de monitorizare si analize statistice, de exemplu pentru a urmări daca brandul sau produsele vizate au fost plasate in conformitate cu cerintele producatorului in campanii de social media, out reach si content marketing. Analizarea unui esantion considerabil poate duce la determinarea unor influenceri a caror rol poate fi extins, actionand ca ambasadori de produs in cadrul unor campanii ce vizeaza direct o audienta targetata. Folosirea algoritmilor de ‘machine learning’ pentru a identifica ‘sentiment analysis’ al acestor influenceri in diferitele block-uri de continut pe care aplicatia AI Media le analizeaza. Luand in calcul multitudinea de date legate de context, locatie, ‘sentiment analysis’ va fi posibila prin realizarea unor analize cantitative pornind de la resurse de continut calitativ, utilizand cu preponderenta algoritmi de inteligenta artificiala. Deși popularitatea algoritmilor de machine learning a cunoscut o evolutie accelerata în ultima vreme datorită cresterii puterii de calcul, aplicabilitatea algoritmilor pe ‘big data’ generat de social media fiind relativ limitatata. In contextul impactului social media asupra brandurilor, o analiza privind cercetarea de marketing a unui produs folosind retele neuronale este necesara. Luand in considerare caracterul dinamic și volumul mare de continut prezente in social media, devine din ce in ce mai dificil de gestionat și de reglementat cadrul în care să fie pozitionate informațiile legate de produs (product placement), având deseori implicatii directe asupra unor aspecte legate de sanatate și comportamentul utilizatorilor din social media.

2. Proiectul 2: „Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul comunicaţiilor mobile la nivelul reţelelor sociale online şi studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor” (Reţele Sociale Mobile Integrate)

Descriere:

Elementele de noutate științifică/tehnică au în vedere faptul că în prezent comunicarea este un factor foarte important în atingerea atât a obiectivelor personale, cât și a obiectivelor profesionale. Tehnologiile mobile ocupă un rol important în realizarea și utilizarea rețelelor sociale online. Analizele arată că peste 80% din utilizatorii rețelelor sociale folosesc dispozitive mobile, ceea ce reprezintă 34% din populația lumii. Studiul nostru are în vedre determinarea impactului pe care îl au aceste tehnologii emergente asupra schimbărilor în implementarea aplicațiile mobile, modului în care utilizatorii interacționează cu rețele sociale online şi perspectivei utilizatorilor asupra noilor tehnologii. În vederea determinării influenței pe care o au aceste tehnologii este necesară elaborarea unui sistem de metrici și indicatori, precum și de obținerea datelor necesare determinării impactului asupra utilizatorilor. Această cercetare are în vedere integrarea tehnologiilor IoT şi a dispozitivele portabile (wearable), acestea din urmă incluzând ceasurile și brățările inteligente. Dispozitivele portabile rulează un sistem de operare propriu, aceste fiind conectate la un dispozitiv mobil prin intermediul tehnologiilor Bluetooth, NFC, GPS, precum și alți senzori (giroscop, monitor de ritm cardiac etc.). Aplicațiile instalate pe dispozitivele portabile se conectează la rețele sociale online și pot transmite și recepționa mesaje și fișiere.

3. Proiectul 3: „Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul neuromarketing la nivelul reţelelor sociale online şi studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor” (NeuroMedia)

Descriere:

Elementele de noutate științifică/tehnică au în vedere faptul că în prezent, consumatorii sunt conectați la informații precum și unul la celălalt, într-un mod unic, ca niciodată înainte, datorită Internetului și a dezvoltării noilor tehnologii. Deciziile de cumpărare online nu sunt la fel de raționale pe cât le considerăm a fi, de aceea rețelele sociale online sunt “locuri” perfecte pentru a crește notorietatea sau a lansa o nouă marcă, produs sau serviciu, ținând cont de succesul acestora în rândul utilizatorilor și de mărimea comunităților formate. Totuși, unul dintre cele mai dificile obiective pentru companii în mediul online este acela de a atrage și menține atenția utilizatorilor. De aceea, în ultimii ani, cercetările în domeniul Neuromarketing-ului ajută companiile să înțeleagă mai bine comportamentul uman și modul în care creierul nostru ia decizii, mai ales că multe dintre deciziile consumatorilor sunt luate subconștient (NeuroSky, 2016). Mai mult decât atât, unii cercetători consideră că rețeaua socială online a unui individ este strâns legată de structura focală a creierului implicată în cunoașterea socială. Ținând cont de aceste lucruri, elementele de noutate științifică și tehnică ale sub-proiectului “NeuroMedia” au o mare importanță pentru dezvoltarea viitoare a domeniului, precum și în general a Marketingului și a noilor tehnologii. Aceste elemente de noutate sunt: determinarea aplicabilității neuromarketingului în rețelele sociale online și identificarea unor tehnologii emergente în această arie de activitate, dezvoltarea unui model funcțional al subsistemului de neuromarketing în cadrul platformei FutureWeb (ce conține o secțiune de eye-tracking și una de brain scan -EEG).

4. Proiectul 4: „Dezvoltarea experimentală a instrumentelor din domeniul realităţii augmentate la nivelul reţelelor sociale online şi studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor” (AR Media)

Descriere: Elementele de noutate tehnică și științifică constau în integrarea capacităților tehnologiei de realitate augmentată în cadrul unei rețele sociale online denumită AR Media astfel încât experiența utilizatorilor de rețele sociale online va fi îmbunătățită prin crearea unei interactivități ridicate la nivelul interacțiunilor dintre aceștia, ocazie cu care se va putea analiza în detaliu comportamentul utilizatorilor pentru obținerea unor rezultate științifice ce vor avea un impact semnificativ asupra modului în care este realizat marketingul prin intermediul rețelelor sociale online. Utilizatorii rețelei sociale online AR Media vor avea nevoie doar de un dispozitiv mobil cu camera foto pentru a scana imaginea unei clădiri, a unei locaţii sau a unei perosane, astfel asigurându-se accesul instant la profilul asociat acesteia din cadrul rețelei sociale AR Media sau informații despre activitatea utilizatorului de pe conturile sale de LinkedIn, Twitter, Flickr, Youtube, Spotify sau alte rețele. O abordare asemănătoare a fost utilizată de reţaua Bottari în Korea de Sud, care are ca scop principal promovarea locațiilor turistice din Seoul. Realitatea augmentată (AR – augmented reality), tehnologia ce va sta la baza rețelei sociale online AR Media, poate fi definită ca o vizualizarea directă sau indirectă a lumii fizice reale (obiecte sau persoane) ce ne înconjoară, lume ce este îmbunătățită sau augmentată prin adăugarea de informații și elemente virtuale suplimentare generate de către calculatoare. Practic realitatea augmentată combină obiecte reale cu obiecte virtuale, ceea ce oferă o interacțiune virtuală cu obiectele reale. Obiectele virtuale în acest caz sunt construite cu ajutorul calculatoarele folosit tehnici grafice și de modelare 3D. Spre deosebire de realitatea virtuală unde nu există deloc elemente reale, realitatea augmentată este mai apropiată de lumea reală, fiind practic o punte între lumea reală și cea virtuală. Tehnicile AR creează un nou tip de experiență pentru utilizatori, capabil să crească semnificativ interesul în cadrul procesului de interacţiune. AR Media va avea o complexitate ridicată, fiind prima de acest tip din România. Rețeaua socială online AR Media, pe lângă funcțiile de bază, va implementa încă 5 module sau subsisteme, unul dintre aceste fiind modulul de analiză a sentimentelor.

5. Proiectul 5: „Dezvoltarea experimentală a unei ontologii specifice limbii române şi testarea efectelor căutariilor bazate pe web-ul semantic la nivelul reţelelor sociale online” (Semantic Media)

Descriere: Elementele de noutate științifică și tehnică ale sub-proiectului “SemanticMedia” au în vedere identificarea rolului tehnologiilor semantice la nivelul rețelelor sociale online, în special la nivelul căutărilor bazate pe web-ul semantic și dezvoltarea experimentală a unei ontologii specifice limbii române. Deși, în ultimii ani, cercetarea în domeniul ontologiilor a devenit foarte răspândită, în special în ceea ce priveşte relaţia dintre domeniul informatic şi mediul de afaceri, totuși pană acum nu a fost creată o asemenea ontologie specifică limbii române, și nici nu au fost testate până acum efectele căutărilor bazate pe web-ul semantic la nivelul reţelelor sociale online. Ideea web-ului semantic este de a extinde informațiile nestructurate cu descrieri care pot fi procesate de către mașini cu privire la semnificația (semantica) informației și de a furniza informații contextuale, dacă este necesar sau acestea lipsesc. Una dintre provocările principale ale web-ului semantic este de a asigura interoperabilitatea cunoștințelor, iar ontologiile și limbajele ontologice sunt tehnologiile cheie care permit realizarea acestui lucru . Termenul de ontologie provine din domeniul filosofiei şi a fost definit ca “o specificare explicită a conceptualizării”. Totuşi, în domeniul informaticii ontologia nu este o teorie a ceea ce există, ci mai degrabă reprezintă o imagine simplificată şi abstractizată a conceptelor lumii reale, sensurilor şi relaţiilor semantice. În vederea implementării ontologiilor pentru web-ul semantic, W3C (Consorţiul W3) a dezvoltat un limbaj specific numit OWL (Ontology Web Language). Limbajul OWL permite dezvoltatorilor să implementeze componentele ontologiilor: clase care modelează conceptele lumii reale, instanţe, proprietăţi sau relaţii şi axiome. Celelalte două limbaje ontologice fundamentale sunt considerate a fi RDF (Resource Description Framework) și SPARQL (limbaj de interogare semantic pentru baze de date). Ontologiile pot fi considerate drept un vocabular predefinit de concepte. Scopul acestui “vocabular” este acela de a asigura un nivel mai ridicat de cunoştinţe bazat pe semantică în vederea definirii conceptelor şi a relaţiilor semantice dintre acestea, astfel încât să se elimine ambiguitatea dintr-un anumit domeniu, în cazul nostru cel al rețelelor sociale online.

În ceea ce priveste complementaritatea proiectelor, acestea asigură dezvoltarea diferitelor componente ale platformei generale FutureWeb, dezvoltate în cadrul proiectului (tehnologii de deep learning, tehnologii asociate dispozitivelor mobile (IoT şi wearables), tehnologii din domeniul studiilor neuronale, tehnologii de realitate augmentată, respectiv tehnologii din domeniul studiilor de tip web semantic), produs care va fi utilizat şi diseminat de către instituţiile participante la finalizarea proiectului. Obiectivul general al proiectului propus constă în realizarea de studii şi cercetări ştiinţifice în scopul realizării unor modele empirice şi dezvoltări experimentale pentru a evalua impactul tehnologiilor emergente utilizate în domeniul reţelelor sociale online şi transferul acestora la nivelul pieţei, asigurându-se îmbunătățirea performanței instituționale, corelarea și coordonarea activităților și resurselor organizaţiilor publice de cercetare implicate în proiect şi valorizarea rezultatelor în mediul economic şi social.