Developing and validating technologies for segmentation of digital traces of Internet users according to psychological criteria and supporting the creation of better-suited messages on the Internet (Q78159)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q78159 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Developing and validating technologies for segmentation of digital traces of Internet users according to psychological criteria and supporting the creation of better-suited messages on the Internet |
Project Q78159 in Poland |
Statements
4,097,683.08 zloty
0 references
5,773,661.76 zloty
0 references
70.97 percent
0 references
1 November 2018
0 references
31 December 2020
0 references
ADEMOTION SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
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
Le résultat escompté de ce projet est une plate-forme publicitaire (technologie de la publicité) pour améliorer l’efficacité des campagnes publicitaires. Son fonctionnement consistera en une segmentation unique des données numériques laissées par les internautes en termes de personnalités et de préférences visuelles, ainsi que des recommandations pour la création de communications marketing pour ces segments. Une plateforme dotée d’algorithmes d’intelligence artificielle (apprentissage automatique) utilisera les traces numériques des internautes pour prédire leur personnalité, leurs valeurs et leurs préférences visuelles. Dans le cadre de la recherche, un modèle prédictif sera élaboré permettant de classer les utilisateurs d’Internet en groupes psychologiquement caractérisés (personnalité, système de valeurs et préférences esthétiques) sur la base de données obtenues auprès d’éditeurs de médias en ligne sélectionnés et coopérants. Un outil de diagnostic des préférences visuelles sera ensuite mis au point. L’outil original utilisé pour mesurer les préférences vis-à-vis des matériaux visuels sera innovant — il caractérisera l’attitude des répondants à la fois aux caractéristiques formelles de l’image (telles que, par exemple, le niveau de typicité ou de saturation avec les émotions) et au contenu (par exemple, la présence de personnes, de nature ou d’artefacts dans l’image). Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). (French)
30 November 2021
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0598/18
0 references