Develop and validate the technology for the segmentation of the digital trace of internet users with psychological criteria and support the creation of more tailored data online for the audience (Q78159)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 11:37, 14 October 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Created claim: summary (P836): The expected result of this project is an Adtech (advertising technology) platform to improve the effectiveness of advertising campaigns. Its operation will consist of a unique segmentation of digital data left by Internet users in terms of their personality and visual preferences and recommendations for creating marketing communications to these segments. A platform with machine learning algorithms will use digital traces of Internet users to p...)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
Develop and validate the technology for the segmentation of the digital trace of internet users with psychological criteria and support the creation of more tailored data online for the audience
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    0 references
    4,097,683.08 zloty
    0 references
    983,443.94 Euro
    13 January 2020
    0 references
    5,773,661.76 zloty
    0 references
    1,385,678.82 Euro
    13 January 2020
    0 references
    70.97 percent
    0 references
    1 November 2018
    0 references
    31 December 2020
    0 references
    ADEMOTION SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    0 references

    54°21'41.0"N, 18°37'41.5"E
    0 references
    Zakładanym rezultatem niniejszego projektu jest platforma klasy adtech (advertising technology) do poprawy efektywności kampanii reklamowych. Jej działanie polegać będzie na unikalnej segmentacji danych cyfrowych pozostawianych przez użytkowników Internetu pod kątem ich osobowości i preferencji wizualnych oraz rekomendacji tworzenia komunikacji marketingowej do tych segmentów. Platforma z algorytmami sztucznej inteligencji (machine learning) będzie wykorzystywać ślady cyfrowe użytkowników Internetu do predykcji ich osobowości, wartości i preferencji wizualnych. W ramach prac badawczych zostanie zbudowany model predykcyjny pozwalający na klasyfikację użytkowników Internetu do grup scharakteryzowanych pod względem psychologicznym (osobowość, system wartości i preferencje estetyczne) w oparciu o dane uzyskiwane od wybranych, kooperujących wydawców mediów internetowych. Następnie opracowane zostanie narzędzie pozwalające na diagnozę preferencji wobec materiałów wizualnych. Autorskie narzędzie służące do pomiaru preferencji wobec materiałów wizualnych będzie miało charakter innowacyjny - pozwoli scharakteryzować stosunek respondentów zarówno do cech formalnych obrazu (takich jak np. poziom typowości czy nasycenie emocjami), jak i treściowych (np. występowanie na obrazie ludzi, przyrody czy artefaktów). Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). (Polish)
    0 references
    The expected result of this project is an Adtech (advertising technology) platform to improve the effectiveness of advertising campaigns. Its operation will consist of a unique segmentation of digital data left by Internet users in terms of their personality and visual preferences and recommendations for creating marketing communications to these segments. A platform with machine learning algorithms will use digital traces of Internet users to predict their personalities, values and visual preferences. As part of the research work, a predictive model will be built to classify Internet users into psychologically characterised groups (personality, value system and aesthetic preferences) based on data obtained from selected cooperating publishers of online media. A tool will then be developed to diagnose preferences towards visual materials. The proprietary tool used to measure preferences towards visual materials will be innovative – it will characterise the attitude of respondents to both formal features of the image (such as the level of typicality or saturation with emotions) and content (e.g. presence in the image of people, nature or artifacts). Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). (English)
    14 October 2020
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.01.01-00-0598/18
    0 references