Determining the opinion leaders in online social networks

Abstract

As online social networks have become the most visited web portals, marketing professionals are having more attention over them. Besides advertising options of the OSNs, advertisers try to leverage content marketing by creating organic word of mouth and earned media. Because of this situation, opinion leaders or key influencers in OSNs become the center of marketing plans but the main issue is how to detect those nodes. In literature, there are different studies in different domains and use several different methods to find out who are those opinion leaders. The common methodology among those studies is centrality and also degree centrality is called a simple and better way to determine the key nodes. In this study, the opinion leaders identification methodology is defined as a combination of degree centrality and engagement rate algorithms. The method is implemented on Facebook domain through a special community by matching existed attributes with the algorithms to clarify how it can be used in marketers' real time operations.

Çevrimiçi sosyal ağların en çok ziyaret edilen web portalları haline gelmesiyle birlikte pazarlama profesyonellerinin de odak noktası bu yöne doğru dönmeye başladı. Çevrimiçi sosyal ağlardaki reklam seçeneklerinin yanı sıra, reklamverenler içerik pazarlaması üzerine yoğunlaşarak, organik yani kulaktan kulağa yayılımı arttırmaya ve ek medya kazanımı yaratmaya büyük önem gösteriyorlar. Bu durum nedeniyle, çevrimiçi sosyal ağlardaki kanaat önderleri pazarlama planlarının merkezinde yer almaya başlasa da kimlerin gerçekten kanaat önderi olduğuna karar vermek hala bir problem olmayı sürdürüyor. Farklı platformlara odaklanan ve farklı metodlar ile kanaat önderlerini belirleyen birçok çalışma içerisinde merkeziyet metodunun öne çıktığını hatta kademe merkeziyeti metodunun diğerlerine gore daha basit ve etkili bir yöntem olarak tercih edildiğini görüyoruz. Bu çalışmada, kanaat önderlerini belirleyebilmek için kademe merkeziyeti ve etkileşim oranı metodlarının kombinasyonu ile yeni bir algoritma oluşturulmuştur. Ayrıca, algoritmanın Facebook içerisinden özel bir topluluğun verileri ile eşleştirilmesi yöntemiyle pazarlama alanındaki operasyonlara gerçek hayatta nasıl entegre olabileceğine açıklık getirilmiştir.