Характеристик пользователей как драйверы вирусного эффекта рекламы в социальных сетях

Второй группой параметров, которые исследователи выделяют в качестве драйвера вирусного эффекта рекламы являются характеристики пользователей социальной сети, которые распространяют сообщение. Следует отметить, что в ходе проведенного анализа литературы автором работы, выяснился тот факт, что исследования данной группы параметров является наиболее распространенным направлением исследования темы вирусного эффекта рекламы среди представителей академической среды. Среди наиболее значимых работы в области исследования влияния характеристик пользователей на вирусный эффект рекламы автор хотел бы выделить следующие работы. Группа исследователей из Китайской Народной республики, Х.-К. Чу, Й.-К. Хши, Й.-Х. Као и М. Ли изучили влияние различных демографических и персональных характеристик пользователей на вирусный эффект рекламного сообщения [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, and M. Lee, 2004]. Другая группа исследователей, K. Нидерхофф, Р. Мусс, Д. Визенфилд и Дж. Гордон рассматривали поведение различных групп пользователей в социальных сетях при распространении вирусного эффекта рекламы [Niederhoff er, K., R. Mooth, D. Wiesenfeld, J. Gordon, 2008]. .В частности, ими было доказана гипотеза о том, что люди проводящие больше времени в социальных сетях и имеющие большее количество друзей в социальном профиле делятся информацией чаще, чем менее активные пользователи. Также еще одним популярным направлением исследования характеристик пользователей как драйверов вирусного эффекта, является изучение эмоций и мотивации, которые заставляют пользователей делится публикациями в социальных сетях. Следует также отметить, что большинство исследований в данной области относятся к психологической науке. Одной из наиболее значимых работа в данной области можно назвать исследование Д. Эклестон и Л. Гризери «How Does Web 2.0 Stretch Traditional Influencing Patterns?», в котором рассматривается поведенческий и мотивационный аспект как основной фактор влияния вирусный эффект рекламы в социальных сетях [Eccleston, D., and L. Griseri, 2008]. Например, исследователи выяснили, что подростки и молодые женщины являются более активными распространителями вирусных рекламных сообщений и легче поддаются информационному заражению, чем мужчины или более пожилые пользователи. К аналогичным выводам пришли исследовательские группы под руководством З. Катона [Katona, Z., P. Zubcsek, M. Sarvary, 2011] и М. Трусова [Trusov, M., A.V. Bodapati, R.E. Bucklin, 2010]. Иные группы исследователей изучали гипотезу о том, что пользователи склонные к экстраверсии и иновационности, в среднем, более значимо влияют на возникновение вирусного эффекта в рекламе, чем консервативные пользователи, склонные к интроверсии [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, 2007]. Уже упомянутые ранее при рассмотрении параметров группы характеристик сообщения как драйвера вирусного эффекта рекламы, исследователи Дж.Й. К. Хо и М. Демпси изучают феномен альтруизма как движущую силу возникновения вирусного эффекта рекламы в социальных сетях. Таким образом, группа параметров, касающаяся характеристик пользователей охватывает исследования различных научных направлений: от демографии и социологии до математики и психологии, что и делает данную группу факторов наиболее обширной по количеству включенных в нее исследований.

Таким образом, на основании рассмотренных исследований, авторы которых выделяли характеристики пользователей как основную движущую силу вирусного эффекта рекламы, можно выделить следующие параметры, которые будут влиять на вирусный эффект рекламы:

• 1. Демографические характеристики пользователя (пол, возраст и т. д.), рассмотренные в работах Ш.-Ц. Чиу и К. Нидерхоффа;
• 2. Степень активности пользователя в социальной сети (количества собственных публикаций, контактов и т. д.), рассмотренные в работе З. Катона;
• 3. Степень экстраверсии пользователя (количества социальных контактов, частоты общения и т. д.), рассмотренная в работе М. Трусова;

Выделенные в ходе анализа академической литературы характеристики пользователей, выступающие в качестве драйверов вирусного эффекта будут применены при построении моделей, описывающих вирусный эффект рекламы и приведенных в главе 3.