Informace a znalosti k podpoře firemní externí komunikace na sociálních sítích

Ing. Jan Hruška

Doctoral thesis

Information and Knowledge to Support Corporate External Communication on Social Networks

Abstract:

Během poslední dekády se sociální sítě vyvinuly v důležitou komponentu k zajištění šíření informací napříč různorodými oblastmi, jako jsou podnikání, zábava, krizový management nebo politika. Správným zpracováním a distribucí informací mohou podniky získat konkurenční výhodu, lépe uspokojovat zákazníky a snadněji řídit podnik. Cílem práce je navrhnout model využití informací a znalostí k podpoře externí komunikace firem na sociálních sítích. Pozornost byla mimo jiné zaměřena i na obsah a strukturu prezentovaných příspěvků. Kromě analýzy sentimentu jsou v práci použité metody standardizované PRISMA, systematická rešerše, statistické metody ANOVA s Bonferroni post hoc testy a Pearsonovou korelací. Neuronových sítí bylo využito pro testy více typů, ale hlavně byl využit typ multi-layer perceptron. Výzkum probíhal hlavně na sociálních sítích Facebook a Twitter s podporou softwarů WEKA, IBM SPSS Statistics a PyCharm k nastavení neuronových sítí a programování. Navržený model přispěje k ulehčení rozhodování podniků na sociálních sítích v ohledu, jak strukturovat svoje příspěvky, jak volit a připravovat jejich obsah a jaká kritéria dodržovat, aby se zvýšil dosah mezi uživatele a a docházelo ke zvyšování množství sdílení.

Abstract:

Social media has evolved over the last decade to become an important driver for acquiring and spreading information in different domains such as business, entertainment, crisis management, and politics. By properly processing and distributing information, businesses can gain a competitive edge, better serve their customers, and manage the business more easily. The aim of the thesis is therefore to propose a model of using information and knowledge from social networks to support external communication in the company. The goal is to make external communication easier and more effective, especially from the point of view of the content and structure of the posts added. Besides sentiment analysis methods used are standardized PRISMA systematic review, statistic methods ANOVA with Bonferroni post hoc tests, and Pearson correlation. More types of neural networks will be used but the most used network will be multi-layer perceptron. Most studied social media will be Facebook and Twitter with help of software WEKA, IBM SPSS Statistics, and PyCharm. The proposed model will help to make social networking decisions easier for companies to structure their posts and what content will increase user reach and sharing.

Keywords

sociální média, podnik, informace, informační management

Keywords

social media, business, information, information management

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 20. 10. 2020

Thesis defence

• Date of defence: 15. 1. 2021
• Supervisor: doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D.
• Reader: doc. Ing. Pavel Bachmann, Ph.D., Jan Skrbek, Dagmar Škodová Parmová

University of Hradec Králové

Faculty of Informatics and Management

Doctoral programme / field:
Systémové inženýrství a informatika / Informační a znalostní management