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摘要：目的：本研究将调查人工智能在数字媒体中的含义和影响，重点关注社交媒体营销。理论框架：作者根据技术接受和使用统一理论 (UTOUT) 开始了他们的研究。该理论由 Venkatesh 等人 (2003) 提出。设计/方法/方法：作者使用基于定量研究数据的技术接受和使用统计分析。作者研究了“社交媒体营销”(SMM) 经验、“机器学习 (ML) 在 SMM 中”的知识应用以及“ML 算法在 SMM 活动中的应用率”与潜在用户对“基于三大支柱（受众分析、情绪分析和图像分析）的 AI 软件”的理解之间的关系，样本来自全球一百名受访者。结果：因此，在线营销可能更注重策略。社交媒体营销专业人士可以教计算机使用机器学习算法来识别与社交网络上的目标帖子相对应的帖子趋势，从而为专门的分析类别提供机会。这种训练可以在计算机上完成。结果表明，AI Media 软件的潜在用户对其重要建议具有高度的好奇心和信任度。研究的实际和社会影响：在这个数字化转型时代，企业可以比以往任何时候都更多地访问有关其客户行为的数据。与社交媒体营销相关的最重大困难之一是预测人们的兴趣，为他们提供相关内容。幸运的是，机器学习 (ML) 技术已经开发出来，可以对在线评论进行自然语言回复。原创性/价值：这项研究只是弄清楚未来网络的一部分中将如何使用 AI 媒体软件的第一步* ŽƌƌĞƐƉŽŶĚŝŶŐ ƵƚŚŽƵƌ͗ preetisingh.jmc@gmail.com
人工智能在数字媒体中的含义和影响
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