ارائه مدل پردازش تصویر در تبلیغات بازاریابی واقعیت افزوده با رویکرد ساختاری تفسیری

نویسندگان

    مجید شاکری گروه مدیریت بازرگانی، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.
    احتشام رشیدی * گروه مدیریت رسانه، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران. e.rashidi@semnaniau.ac.ir
    یونس وکیل الرعایا گروه مدیریت بازرگانی، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.
https://doi.org/10.61838/dmbaj.205

کلمات کلیدی:

پردازش تصویر, تبلیغات, بازاریابی, واقعیت افزوده, مدل ساختاری-تفسیری

چکیده

هدف: هدف این پژوهش، ارائه یک مدل ساختاری-تفسیری برای پردازش تصویر در تبلیغات بازاریابی واقعیت افزوده با بهره‌گیری از رویکردهای نوین تحلیل سیستمی است. روش‌شناسی: مطالعه حاضر از رویکردی آمیخته بهره برد. در بخش کیفی، با استفاده از تحلیل مضمون، داده‌های حاصل از ۳۵ مصاحبه نیمه‌ساختاریافته با خبرگان بازاریابی تحلیل و ۱۰ مؤلفه کلیدی شناسایی شد. در بخش کمی، این مؤلفه‌ها در قالب مدل ساختاری-تفسیری با استفاده از نرم‌افزار MATLAB تحلیل و اعتبارسنجی شدند. سپس با روش MICMAC، جایگاه مؤلفه‌ها بر اساس قدرت نفوذ و وابستگی آن‌ها تعیین شد. یافته‌ها: تحلیل‌ها نشان داد که مدل پردازش تصویر در تبلیغات واقعیت افزوده شامل سه سطح است. مؤلفه‌هایی همچون تخمین عمق دقیق، ادغام یادگیری ماشین، محتواهای معنایی و ترکیب‌بندی تصویر در سطح اول و کلیدی قرار دارند. در سطح دوم رنگ، بافت، ردیابی تصویر و تطبیق ویژگی‌ها قرار دارند. در سطح سوم، شناسایی و تقسیم‌بندی هوشمند شیء و تکنیک‌های رندر با تأخیر کم به عنوان متغیرهای هدف شناسایی شدند. تحلیل MICMAC این مؤلفه‌ها را در قالب شش گروه متغیر ریسک، هدف، تأثیرگذار، تأثیرپذیر، مستقل و اهرم ثانویه طبقه‌بندی کرد. نتیجه‌گیری: یافته‌ها نشان داد که استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پردازش تصویر در تبلیغات واقعیت افزوده از جمله تخمین عمق، یادگیری ماشین، و ثبت دقیق تصویر، می‌تواند موجب خلق تجربه‌ای تعاملی و واقع‌گرایانه برای کاربران شود. مدل پیشنهادی می‌تواند به شرکت‌ها و برندها در طراحی استراتژی‌های مؤثر تبلیغاتی با بهره‌گیری از فناوری واقعیت افزوده کمک کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Afshardoost, M., & Eshaghi, M. S. (2020). Destination image and tourist behavioural intentions: A meta-analysis. Tourism Management, 81, Article 104154. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2020.104154

Barnes, S. J. (2022). In living color? Understanding the importance of color complexity in listing images for accommodation sharing. Tourism Management, 90, Article 104487. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104487

Berger, J., Humphreys, A., Ludwig, S., Moe, W. W., Netzer, O., & Schweidel, D. A. (2020). Uniting the tribes: Using text for marketing insight. Journal of Marketing, 84(1), 1-25. https://doi.org/10.1177/0022242919873106

Chakravorty, P. (2018). What is a signal. IEEE Signal Processing Magazine, 35(5), 175-177. https://doi.org/10.1109/MSP.2018.2832195

Chen, Y., & Wu, H. (2023). Image Forgery Detection Using Deep Learning: A Review. Journal of Visual Communication and Image Representation, 85, 103042. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214

Chung, M., & Saini, R. (2021). Color darkness and hierarchy perceptions: How consumers associate darker colors with higher hierarchy. Psychology and Marketing, 39(4), 820-837. https://doi.org/10.1002/mar.21623

Cole, S., & Balcetis, E. (2021). Motivated perception for self-regulation: How visual experience serves and is served by goals. https://doi.org/10.1016/bs.aesp.2021.04.003

Dai, F., Wang, D., & Kirillova, K. (2022). Travel inspiration in tourist decision making. Tourism Management, 90, Article 104484. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104484

Divya, N., Rajendar, N., & Arjun, I. (2024a). Advanced Image Forensics: Detecting and reconstructing Manipulated Images with Deep Learning. N/A. https://ijisae.org/index.php/IJISAE/issue/view/128

Divya, N., Rajendar, N., & Arjun, U. (2024b). Image Processing in Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR). International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 11(9). https://jisem-journal.com/index.php/journal/article/download/4842/2266/8074

George, A., Dionisis, A., Nikos, F., & Sotiris, M. (2022). Operator training framework for hybrid environments: An Augmented Reality module using machine learning object recognition. Procedia CIRP, 106, 102-107. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.162

Kar, A. K., & Dwivedi, Y. K. (2020). Theory building with big data-driven research-Moving away from the "What" towards the "Why". International Journal of Information Management, 54, Article 102205. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102205

Kumar, A., & Sharma, S. (2023). DeepFake Detection Using Multi-scale Convolutional Neural Networks. Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214

Kuo, P. J., & Zhang, L. (2021). The impact of hotel room colors on affective responses, attitude, and booking intention. International Journal of Hospitality & Tourism Administration, 1-21. https://doi.org/10.1080/15256480.2021.1988878

Li, J., Xu, L., Tang, L., Wang, S., & Li, L. (2018). Big data in tourism research: A literature review. Tourism Management, 68, 301-323. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.03.009

Lian, T., & Yu, C. (2019). Impacts of online images of a tourist destination on tourist travel decision. Tourism Geographies, 21(4), 635-664. https://doi.org/10.1080/14616688.2019.1571094

Mohammad, M. H.-E., & Gholamali, M. (2024). Large-scale Monocular Depth Estimation in the Wild. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 107189. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107189

Nguyen, H., & Le, T. (2023). Image Forgery Localization Using Long Short-Term Memory Networks. Journal of Intelligent Information Systems, 52(3), 467-485. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214

Patel, R., & Patel, S. (2023). Hybrid Models for Image Forgery Detection: Combining Machine Learning and Deep Learning Techniques. Journal of Computational Science, 59, 101103. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214

Peng, L., Cui, G., Chung, Y., & Zheng, W. (2020). The faces of success: Beauty and ugliness premiums in e-commerce platforms. Journal of Marketing, 84(4), 67-85. https://doi.org/10.1177/0022242920914861

Shusharina, N., Heinrich, M. P., & Huang, R. (2020). Segmentation, Classification, and Registration of Multi-modality Medical Imaging Data. MICCAI 2020 Challenges,

Smith, J., & Anderson, K. (2023). GAN-based Image Reconstruction for Forensic Analysis. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),

Wang, X., & Li, Z. (2023). Convolutional Neural Networks for Image Manipulation Detection. Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD),

Wu, S. T., & Chen, Y. S. (2016). Examining eco-environmental changes at major recreational sites in Kenting National Park in Taiwan by integrating SPOT satellite images and NDVI. Tourism Management, 57, 23-36. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.05.006

Yalda, G., Heejin, J., Sung Ho, C., Kyeong-Beom, P., & Jae Yeol, L. (2022). Deep learning-based object detection in augmented reality: A systematic review. Computers in Industry, 139, 103661. https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103661

Yu, C. E., Xie, S. Y., & Wen, J. (2020). Coloring the destination: The role of color psychology on Instagram. Tourism Management, 80, Article 104110. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2020.104110

Yuan, Y., & Medel, M. (2016). Characterizing international travel behavior from geotagged photos: A case study of Flickr. PLoS One, 11(5), Article e0154885. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0154885

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۲/۲۲

ارسال

۱۴۰۳/۱۲/۲۱

بازنگری

۱۴۰۴/۰۱/۳۰

پذیرش

۱۴۰۴/۰۲/۱۷

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

شاکری م.، رشیدی ا.، و وکیل الرعایا ی. (1404). ارائه مدل پردازش تصویر در تبلیغات بازاریابی واقعیت افزوده با رویکرد ساختاری تفسیری. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 4(2)، 29-49. https://doi.org/10.61838/dmbaj.205

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده

مقالات مشابه

11-20 از 222

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.