Analyzing Werbevideos: Einblicke aus dem MM-AU Datensatz

Werbevideos spielen eine wichtige Rolle beim Online-Shopping. Sie helfen Unternehmen, viele Leute zu erreichen und ihre Produkte und Dienstleistungen zu bewerben. Werbung sensibilisiert auch für soziale Themen durch kurze und klare Geschichten. Zu verstehen, was Werbung effektiv macht, ist wichtig. Das bedeutet, die grundlegenden Ideen hinter den Werbungen, die Emotionen, die sie erzeugen, und wie sie soziale Botschaften darstellen, zu betrachten.

#Die Bedeutung des Verstehens von Werbung

Werbung ist darauf ausgelegt, mit Menschen zu kommunizieren. Sie erzählen oft Geschichten, die die Gefühle und Handlungen der Zuschauer beeinflussen können. Jede Werbung hat eine spezifische Struktur, die verschiedene Aspekte umfasst, wie die Hauptidee, die vermittelten Emotionen und die dargestellten sozialen Botschaften.

Diese Studie präsentiert einen neuen Massstab namens MM-AU, der sich darauf fokussiert, Werbung besser zu verstehen. Dieser Massstab umfasst 8.400 Videos, die aus verschiedenen Online-Quellen gesammelt wurden, mit einer Gesamtlänge von etwa 147 Stunden. Das Ziel ist es, drei Hauptaspekte zu betrachten:

1. Die Hauptthemen der Werbung zu klassifizieren.
2. Emotionale Veränderungen im Verlauf der Werbung zu verfolgen.
3. Soziale Botschaften zu erkennen.

#Die Struktur von Werbung

Werbung folgt in der Regel einer spezifischen narrativen Struktur, was bedeutet, dass sie ihre Geschichten auf eine bestimmte Weise präsentieren. Diese Struktur ist aufgrund der kurzen Länge von Werbung im Vergleich zu Filmen gekürzt. In Werbung können verschiedene Erzählformate verwendet werden, wie Slice-of-Life und Drama.

#Themenverständnis

Das Erkennen des Themas einer Werbung ist entscheidend, um die Kundenerfahrungen zu personalisieren. Es hilft, relevante Inhalte an die Zuschauer zurückzugeben. Durch die Analyse des Themas kann man Einblicke gewinnen, wie verschiedene Geschlechter und Gruppen in Werbung zu verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Reisen oder Einzelhandel repräsentiert werden.

#Emotionale Tonübergänge

Der emotionale Ton einer Werbung bezieht sich auf die Gefühle, die sie bei den Zuschauern hervorruft. Ein positiver Ton könnte Hoffnung und Glück vermitteln, während ein negativer Ton sich auf Traurigkeit oder Angst konzentrieren könnte. Im Verlauf der Werbung kann sich der emotionale Ton ändern. Zum Beispiel kann eine Werbung positiv beginnen, im Mittelteil negative Aspekte zeigen, nur um auf einer hoffnungsvollen Note zu enden.

#Soziale Botschaften in Werbung

Werbung dient als Plattform, um die Zuschauer über wichtige soziale Themen zu informieren, wie Geschlechtergerechtigkeit oder Umweltanliegen. Wenn Marken diese Themen in ihren Werbungen ansprechen, werden sie von einer breiten Verbraucherschaft unabhängig vom Alter positiv wahrgenommen.

#MM-AU Datensatz Überblick

Der MM-AU-Datensatz zielt darauf ab, das Verständnis von Werbevideos durch die Analyse von Themen, sozialen Botschaften und Tonübergängen zu verbessern. Der Datensatz stammt von verschiedenen Plattformen und filtert Duplikate heraus, um die Qualität sicherzustellen.

#Annotierungsprozess

Der Annotierungsprozess beinhaltet menschliche Annotatoren, die sorgfältig Werbung überprüfen. Sie kennzeichnen die Videos nach Themen, Tonübergängen und der Präsenz sozialer Botschaften. Beispielsweise bestimmen sie, ob der Ton einer Werbung von positiv auf negativ wechselt oder ob ein soziales Thema angesprochen wird.

#Erforschen anderer Forschungen

Forschung zum narrativen Verständnis, insbesondere in der Werbung, zeigt, wie Geschichten das Verbraucherverhalten beeinflussen können. Frühere Studien konzentrierten sich darauf, wie Erzählungen Emotionen beeinflussen und wie effektiv Werbung ist.

#Forschung zur emotionalen Reaktion

Verschiedene Studien haben untersucht, wie Werbung Emotionale Reaktionen bei Zuschauern hervorruft. Dazu gehört die Verwendung verschiedener Massnahmen wie Gesichtsausdrücke und Selbstberichte, um Reaktionen zu messen. Das Verständnis dieser emotionalen Auslöser kann Marken helfen, wirkungsvollere Werbung zu gestalten.

#Bestehende Datensätze für Werbung

Frühere Datensätze konzentrierten sich hauptsächlich auf das Verständnis von Filmen oder kurzen Videos und vernachlässigten Werbung. Es gab einige Versuche, Werbung zu analysieren, aber die verfügbaren Ressourcen sind begrenzt. Der MM-AU-Datensatz schliesst diese Lücke, indem er eine umfassende Sammlung für das effektive Studium von Werbung bietet.

#Datensatz Erstellung und Annotation

Der MM-AU-Datensatz kombiniert Informationen aus mehreren Quellen. Wichtige Plattformen, die genutzt werden, sind Ads-of-the-world und das Archiv des Cannes Lion Film Festivals.

#Themenkategorisierung

Um Themen zu kategorisieren, werden bestehende Taxonomien aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, um eine verkürzte Liste relevanter Themen zu erstellen. Der finale Datensatz besteht aus 18 Kategorien, einschliesslich Themen wie Gesundheit, Sport und Einzelhandel.

#Tonübergang und soziale Botschaftserkennung

Menschliche Annotatoren kennzeichnen Tonübergänge in Werbung und klassifizieren Abschnitte als positiv, negativ oder neutral. Die Erkennung sozialer Botschaften beinhaltet das Identifizieren, ob eine Werbung auf wichtige Themen aufmerksam macht.

#Datenqualitätsprüfungen

Um die Datenqualität aufrechtzuerhalten, werden die Annotationen überprüft, um solche herauszufiltern, die keine Klarheit aufweisen oder Anzeichen von Kopieren zeigen. Annotationen, die zu kurz oder allgemein sind, werden ausgeschlossen, um sicherzustellen, dass der Datensatz zuverlässig und nutzbar für zukünftige Forschungen ist.

#Analyse der Datensatzverteilung

Der MM-AU-Datensatz bietet wertvolle Einblicke in die Vielfalt von Werbung und die Häufigkeit der Themen darin. Eine Mehrheit der Zustimmung unter den Annotatoren in Bezug auf bestimmte Labels zeigt ein klares Verständnis.

#Themen- und Tondistribution

Der Datensatz zeigt die Dominanz bestimmter Themen wie Essen und Trinken, Bewusstsein und Elektronik. Auffällig ist, dass die Mehrheit der Werbung einen positiven Ton hat, was die Idee verstärkt, dass Werbetreibende versuchen, die Zuschauer positiv zu beeinflussen.

#Einblicke in soziale Botschaften

Von den annotierten Videos spricht ein kleinerer Teil direkt soziale Botschaften an, was zeigt, dass während viele Werbungen sich auf Produkte konzentrieren, einige sich auch mit sozialen Themen beschäftigen.

#Multimodales Repräsentationslernen

Multimodales Repräsentationslernen kombiniert Erkenntnisse aus verschiedenen Medienarten, wie Audio, Video und Text. Diese Fusion maximiert das Verständnis von Werbung, indem anerkannt wird, dass jedes Element zum Gesamtsinn beiträgt.

#Vorgeschlagene Methodik

Um den MM-AU-Datensatz zu analysieren, wird ein zweistufiger Ansatz mit einem transformerbasierten Modell angewendet. Diese Methode beinhaltet zunächst das Trainieren des Modells mit allen Modalitäten und dann das Verfeinern der finalen Ausgaben für bessere Vorhersagen.

#Experimentelle Einrichtung

Der Datensatz wird in Trainings-, Validierungs- und Testsets unterteilt, um eine gründliche Bewertung der Fähigkeiten des Modells zu gewährleisten. Verschiedene Metriken, wie Genauigkeit, werden verwendet, um die Leistung zu messen.

#Sprachbasierte Denkweise

Der Datensatz ermöglicht Experimente mit grossen Sprachmodellen, um deren Zero-Shot-Denkfähigkeiten zu bewerten. Diese Modelle analysieren Transkripte, um Werbung basierend auf Ton, Anwesenheit sozialer Botschaften und Themen zu klassifizieren.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Experimente zeigen, wie effektiv verschiedene Modelle soziale Botschaften, Tonübergänge und Themen vorhersagen können. Die beste Leistung stammt tendenziell von Modellen, die mehrere Eingabetypen einbeziehen.

#Unimodale vs. multimodale Modelle

Der Vergleich von unimodalen Modellen (die nur einen Eingabetyp nutzen) mit multimodalen Modellen (die verschiedene Eingaben gemeinsam nutzen) zeigt, dass letztere in den meisten Aufgaben deutlich besser abschneiden.

#Zukünftige Richtungen

Zukünftige Studien könnten auf MM-AU aufbauen, indem sie neue Aufgaben angehen, wie das Vorhersagen von Benutzerintentionen oder das Verstehen der zugrunde liegenden Gründe für emotionale Versch shifts in Werbung.

#Fazit

Der MM-AU-Datensatz stellt einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis von Werbevideos dar. Indem er einen strukturierten Weg bietet, um Themen, Töne und soziale Botschaften zu analysieren, eröffnet er Möglichkeiten für weitere Forschung und praktische Anwendungen in Werbestrategien.

Die Erkenntnisse, die aus diesem Datensatz gewonnen werden, können Werbetreibenden helfen, Botschaften zu gestalten, die effektiver mit ihren Zielgruppen resonieren, was letztendlich zu besserem Engagement und Reaktionsraten führt.