DataKapital Blog

Datakapital Influencer Listeleri Sürüm Güncellemesi 1.1

Datakapital Twitter Modülü

Datakapital Influencer Listelerinin yeni sürümünde bazı değişiklikler yaptık. Güncelleme notları şu şekildedir.

Yeni sürümde yapılan bu değişikliklerin arkasında, yalnızca teknik bir güncelleme değil, aynı zamanda metodolojik bir dönüşüm bulunmaktadır. Daha önce kullanılan spam skoru yaklaşımı, içerikleri tamamen dışlamadan, onlara negatif ağırlık vererek sistemde tutmayı tercih ediyordu. Bunun bir avantajı, geniş veri tabanı oluşturulabilmesiydi; ancak dezavantajı ise spam veya yönlendirme amaçlı içeriklerin hâlâ listelere dahil edilmesi ve genel etki ölçümlerini bozmasıydı. Yeni sistemde, ikili (binary) filtreye geçilmesiyle birlikte bu sorun köklü biçimde çözülmüş oldu. Artık bir içerik spam kategorisine giriyorsa tamamen dışlanıyor ve veri setinde sıfır etkili kabul ediliyor. Bu yaklaşım, ölçümlerin güvenilirliğini artırırken kullanıcıya daha berrak bir tablo sunuyor.

Spam İçeriğin Tanımı

Spam içeriğin tanımı da bu güncellemeyle netleştirildi.

Bu tanım sayesinde, Bist’e ilişkin gerçek anlamda katkı sağlayan tartışmalar, analizler, veri paylaşımları ve yorumlar ön plana çıkarılıyor. Kullanıcılar böylece daha nitelikli bir etki sıralamasına erişiyor.

Etki Skoru Nominal Değişim Sütunu

Etki skoruna eklenen “nominal değişim” sütunu, kullanıcıların kendi performanslarını zamansal olarak izlemeleri açısından kritik bir yenilik. Önceki sistemde kullanıcı sadece toplam etki skorunu görebiliyor, fakat bu skorun bir önceki haftaya göre ne ölçüde değiştiğini ayırt etmekte zorlanıyordu. Artık kullanıcı, kendi içeriklerinin haftalık etkileşim dinamiklerini ölçebilecek. Örneğin:

Bu sayede, influencerlar kendi içerik stratejilerini optimize edebilir. Yalnızca yüksek toplam etki skoruna sahip olmak değil, aynı zamanda haftalık ivmeyi yakalamak da önemli bir kriter haline geliyor.

Tarama Sürecinde İki Aşamalı Yöntem

Yeni tarama yönteminin iki aşamalı olması, ölçümlerin hassasiyetini artırıyor:

  1. İlgili hesap tespiti: Öncelikle Bist veya belirlenen temalar hakkında paylaşım yapan hesaplar belirleniyor. Bu aşamada, yalnızca anahtar kelimelere değil, semantik bağlama da bakılıyor. Böylece, örneğin “borsa” kelimesi geçmese bile hisse analizi yapan içerikler tespit edilebiliyor.

  2. İçerik derin taraması: Belirlenen hesapların tüm içerikleri taranıyor ve yalnızca belirli bir görüntülenme eşiğini aşanlar puanlamaya alınıyor. Bu yöntem, hem büyük hesapların düşük etkileşimli içeriklerle listeyi doldurmasını engelliyor hem de küçük hesapların viral olmuş içeriklerini görünür kılıyor.

Alt Limitlerin Düşürülmesi

Like, retweet ve görüntüleme alt sınırlarının düşürülmesi, özellikle orta ölçekli influencerların sistemde daha iyi temsil edilmesini sağlıyor. Önceki sürümde çok yüksek eşikler nedeniyle bazı hesapların anlamlı içerikleri istatistiksel olarak dışarıda kalabiliyordu. Artık daha kapsayıcı bir veri tabanı ile, farklı ölçeklerdeki influencerların etkisi adil biçimde ölçülüyor.

Kullanıcıya Pratik Etkileri

Yöntemin İleriye Yönelik Potansiyeli

Bu güncelleme sadece bugünün ihtiyacına değil, gelecekte yapılacak gelişmelere de temel oluşturuyor. Örneğin, ilerleyen dönemde etki skorlarına “konu bazlı ağırlıklandırma” getirilebilir. Yani yalnızca toplam etki değil, belirli temalar (bankacılık, sanayi, teknoloji hisseleri vb.) için ayrı ayrı etki skoru hesaplanabilir. Böylece kullanıcılar hem genel etki listelerini hem de sektör bazlı etki sıralamalarını görebilir.

Bir diğer potansiyel geliştirme, “etkileşim kalitesi” metriğinin eklenmesidir. Şu an sistem, like ve retweet sayılarını ölçüyor; ancak bunların kimlerden geldiği de önemlidir. Örneğin, alanında uzman veya yüksek itibara sahip kişilerden gelen etkileşimler daha yüksek puanla değerlendirilebilir. Bu yönde yapılacak bir geliştirme, influencer analizlerini daha da sofistike hale getirebilir.

Stratejik Sonuçlar

Bu değişiklikler yalnızca teknik bir güncelleme değil, aynı zamanda stratejik bir yeniden konumlandırmadır.

Örnek Senaryo

Diyelim ki bir kullanıcı, her hafta düzenli analiz paylaşıyor ancak geçen hafta nominal değişimi -20 çıktı. Bunun nedeni, o hafta içeriklerinin daha az paylaşılması olabilir. Kullanıcı bu bilgiyi görerek içerik formatını, paylaşım saatini veya kullandığı görselleri değiştirebilir. Böylece, sistem yalnızca ölçüm değil, aynı zamanda içerik stratejisine dair dolaylı bir geri bildirim de sağlar.

Sonuç

Özetle, Datakapital Influencer Listeleri’nin yeni sürümü, spam skorundan binary filtreye geçişi, nominal değişim sütununun eklenmesi, tarama kapsamının genişletilmesi ve alt sınırların düşürülmesiyle birlikte hem kullanıcı deneyimini hem de analitik doğruluğu ciddi biçimde artırmaktadır. Bu güncellemelerle birlikte, influencer ekosisteminde daha sağlıklı, adil ve şeffaf bir ölçüm altyapısı oluşmaktadır. Önümüzdeki dönemde bu sistem üzerine yeni katmanlar eklenerek, piyasanın en güvenilir influencer analiz aracının temeli güçlenmiş olacaktır.

Exit mobile version