Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Khám phá quan tâm của người dùng trên mạng xã hội phục vụ công tác truyền thông tuyển sinh của trường đại học

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, các nền tảng mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong giao tiếp và trao đổi thông tin, tạo ra lượng lớn dữ liệu do người dùng tạo ra. Việc thấu hiểu "khám phá quan tâm người dùng" ẩn chứa trong khối dữ liệu này mang lại cơ hội đáng kể cho nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục. Với bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng giữa các "trường đại học" trong việc tuyển sinh, chiến lược "truyền thông tuyển sinh" hiệu quả trở nên vô cùng quan trọng. Luận văn này đi sâu vào việc giải quyết thách thức đó bằng cách đề xuất phương pháp luận để "khám phá quan tâm người dùng trên mạng xã hội", nhằm nhận diện các sở thích liên quan đến ngành học, từ đó nâng cao hiệu quả các chiến lược marketing của trường đại học.

Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực hệ thống thông tin và khai phá dữ liệu, chuyên gia marketing giáo dục, bộ phận tuyển sinh các trường đại học, và các học giả quan tâm đến phân tích mạng xã hội và ứng dụng trong giáo dục đại học.

Sự phát triển mạnh mẽ của "mạng xã hội" đã định hình lại cách thức cá nhân tương tác và tiếp nhận thông tin, biến các nền tảng này thành nguồn dữ liệu phong phú để nắm bắt cảm xúc công chúng và sở thích cá nhân. Luận văn này, với tiêu đề “Khám phá quan tâm của người dùng trên mạng xã hội phục vụ công tác truyền thông tuyển sinh của trường đại học”, tập trung vào nhiệm vụ trọng tâm là khai thác dữ liệu này nhằm tối ưu hóa các nỗ lực tiếp cận của các cơ sở giáo dục đại học. Vấn đề cốt lõi được giải quyết là làm thế nào để xác định hiệu quả những lĩnh vực mà sinh viên tiềm năng quan tâm dựa trên hoạt động trực tuyến của họ. Nghiên cứu đề xuất một phương pháp luận mạnh mẽ dựa trên việc phân tích các "bài viết" (status) của người dùng trên mạng xã hội. Cụ thể, mô hình "Bag of Words" (BoW) kết hợp với kỹ thuật "TF-IDF" (Term Frequency-Inverse Document Frequency) được sử dụng để xử lý và trích xuất các mẫu thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản. Cách tiếp cận này cho phép nhận diện các chủ đề và ngành học chính thu hút người dùng, vượt ra ngoài việc nhắm mục tiêu nhân khẩu học đơn thuần. Giá trị ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp cho các trường đại học những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu để điều chỉnh chiến lược "truyền thông tuyển sinh" của họ, làm cho các chiến dịch trở nên phù hợp và tác động hơn. Bằng cách hiểu rõ "khám phá quan tâm người dùng" cụ thể, các trường có thể phát triển các chiến dịch marketing có mục tiêu, quảng bá các chương trình học phù hợp và cuối cùng là nâng cao hiệu quả tuyển sinh. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa quan trọng cho marketing giáo dục và chứng minh tiềm năng của các kỹ thuật "khai phá dữ liệu văn bản" trong các bối cảnh ứng dụng mới mẻ.