Facebook やその他の Meta グループの企業が常に指標や統計を更新していることに気づいたことがありますか? これは、プラットフォームをよりスマートで魅力的なものにするために、このユーザーデータを理解することに大きな関心が寄せられているためです。 これについてさらに詳しく理解するには、Facebook がどのように行っているかを参照してください。 データ分析。
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Facebook がユーザー データを収集し、ユーザーの好みや興味を明らかにする指標を構築するために使用するリソースがいくつかあります。 しかし、具体的にはどのように行うのでしょうか? これについても質問がある場合は、ソーシャル ネットワークが使用する最も一般的な方法をここで参照してください。
顔認識
Facebook や Instagram に投稿するすべての写真は、Facebook のデータベースで計算されます。 さらに、これらの写真を収集する際、メタは人工知能を使用して私たちの顔に特徴のパターンを作成し、顔認識を実行します。 このデータは、他人の写真を使用した偽のアカウントの作成を防ぐために使用できます。
テキスト分析
ソーシャルメディアのビデオ革命の後、Instagram や Facebook がテキストの分析をやめたと考える人は間違いです。 結局のところ、コメント、写真のキャプション、アンケートなど、ネットワーク上のコンテンツのほとんどはテキスト形式です。 この場合、これらの単語はすべて、あなたのプロフィールを分析し、ネットワーク上の好みを理解するために使用されます。
機密コンテンツの警告
これは Facebook ユーザーにとって多くの論争の的となっており、ユーザーは必ずしもこれらの警告に同意するとは限りません。 ただし、ソーシャル ネットワークはユーザーからの大量の苦情の後、コンテンツを機密として分類します。これはデータを収集して指標を作成する方法でもあります。
「いいね！」とエンゲージメントの分析
最後に、ほとんどの人がよく知っている、ネットワーク全体の「いいね！」、コメント、エンゲージメントを考慮する、より伝統的な方法があります。 このデータを使用することで、Facebook はユーザーの好みを理解し、より簡単にバイラルになるコンテンツに投資できるようになります。