Browsing by Author "Ventura, Cristina Rosalinda Mendes"
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- Os modelos de exposição necessários à aquisição de publicidade no sector televisivoPublication . Ventura, Cristina Rosalinda Mendes; Meirinhos, Galvão dos SantosO investimento publicitário no sector televisivo depende do desenvolvimento de modelos de “ratings” ou da identificação de abordagens metodológicas alternativas de previsão da exposição televisiva. Avaliámos o contributo da Análise Simbólica e do Data Mining para a construção dos modelos quantitativos de exposição, que servem de suporte à actividade de planeamento de media. Nas bases de audimetria consta informação com uma considerável capacidade explicativa da evolução dos ratings que pode alcançar os 90%. Porém, o potencial predictivo das análises univariadas e multivariadas de Regressão linear e não linear é consideravelmente menor, situando-se no máximo no intervalo 70%-80%. Foram testadas determinadas metodologias de Redes Neuronais (MLP e RBF), Árvores de Regressão (CART e CHAID), IBL, segmentação e clustering das séries temporais e modelos locais de Regressão. A construção de modelos explicativos dos comportamentos “estruturais” de consumo televisivo, permitiu verificar que no painel existe uma reduzida a moderada duplicação das audiências e que a totalidade dos comportamentos de lealdade está presente, existindo alguma tendência para a especialização das audiências. O desenvolvimento de um modelo explicativo estrutural da exposição televisiva demonstra os múltiplos contextos de exposição intencional e não intencional e fundamenta uma proposta alternativa de construção dos modelos de exposição, recorrendo a metodologias simbólicas, ao Data Mining Sequencial, Temporal, Multirrelacional e a algoritmos Bayesianos e de Regressão não linear, que é aplicável nos contextos de maior irregularidade dos dados de ratings ou quando novos conteúdos são transmitidos. Para os segmentos que apresentam uma exposição fortemente irregular é proposta a construção de Regras de associação e sequenciais que vão permitir a identificação dos suportes mais adequados à divulgação da mensagem publicitária, com a posterior construção de Redes Bayesianas e de Regras de Classificação multirrelacionais para reduzir a incerteza dos resultados em determinado período. Quando existem hábitos de consumo televisivo poderá ser suficiente recorrer ao Data Mining Sequencial, a modelos Binomiais Logísticos ou à Classificação de Bayes. No contexto de transmissão de eventos desportivos devemos recorrer às Regras Temporais que permitem identificar informação relevante nas séries temporais multivariadas de “ratings”, viabilizando uma melhor negociação com as estações televisivas.