Пробелы в существующей академической литературе относительно исследуемой темы

В ходе анализа существующей академической литературы были обнаружены некоторые пробелы в существующей академической литературе, на которые автор хотел бы обратить внимание в рамках данной работы. Несмотря на то, что исследователи уже начали изучать различные параметры, влияющие на вирусный эффект рекламы в социальных сетях, количество исследований в данной области весьма ограничено. Это демонстрирует не только приведенный выше анализ академической литературы, но и статьи исследователей, посвятивших свои труды анализу существующей академической литературы по этому вопросу [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, M. Lee., 2008] [De Bruyn, A., G.L. Lilien, 2009]. Ключевыми недостатками, относительно существующей академической литературы в области исследования вирусного эффекта рекламы, можно назвать фрагментированность исследований (охватывают только один из вышеописанных групп драйверов) и противоречивость с другими исследованиями (как было продемонстрировано ранее в разделе, посвященном в группе параметров «характеристики сети»).

В частности, есть два значимых пробела в существующей академической литературе, о которых следует упомянуть:

• 1. Погрешность компьютерного моделирования вирусного эффекта рекламы в социальных сетях Большинство существующих исследований в области вирусного маркетинга основываются на компьютерных симуляциях сообществ и распространения информационного вируса в них. Несмотря на то, что применение данного метода позволяет осуществлять контролируемый научный эксперимент с изменениями различных параметров сети и пользователей, предпосылки симуляций зачастую неприменимы и далеки от реального мира, и полученные выводы и модели получаются неприменимыми на практике и дают нереалистичные предсказания относительно реально существующих сообществ. На эту проблему значительного количества существующих исследований, в частности, указывает М. Бампо[Bampo, M., M.T. Ewing, D.R. Mather, D. Stewart, and M. Wallace, 2008]. В своей работе он отмечает, что хотя смоделированный вирусный эффект рекламной кампания может быть очень успешен во время прохождения симуляции (при применении определенных условий и предпосылок), это не означает что рекламная кампания будет столь же успешна и, более того, даже реализуема в реальности. Таким образом, учитывая данный недостаток, автор планирует в своей работе рассматривать реальные первичные данные собранные эмпирически, а не использовать результат компьютерной симуляции распространения вирусного эффекта рекламы.
• 2. Погрешность исследований, основанных на исследовании уже проведенных вирусных кампаний. Безусловно, исследования основанные на клиентских данных уже проведенных рекламных компаний, продемонстрировавших значительный вирусный эффект, лучше соответствуют условиям реальных сообществ, чем компьютерные симуляции. Однако и в этом подходе к исследованию вирусного эффекта в рекламе есть ряд проблем и недостатков. Например, как отмечает Д. Брин, подобные исследования часто страдают от значительной статистической погрешности выборки (которая основывается на конкретных группах клиентов), а также использования в качестве основы устаревших данных, не позволяющих рассмотреть динамику развития вирусного эффекта [De Bruyn, A., G.L. Lilien, 2008]. Также характер клиентской базы компании, на основе которой разрабатывает модель, согласно выводам исследователя, в значительной мере влияет на полученные результаты, что тоже можно рассматривать как недостаток при рассмотрении параметров возникновения вирусного эффекта рекламы. В качестве доказательства этого тезиса, у Д. Брина приводится тот факт, что значительное количество подобных исследователей основываются на гомогенной выборке потребителей — таких как например, клиенты одной компании или студенты одного университета. Также следует отметить, что в своей статье «A Multi-Stage Model of Word-of-Mouth Influence through Viral Marketing.» Таким образом, основываясь на анализе существующей академической литературы, можно сделать вывод о том, что для сбора эмпирической базы исследования необходимо использовать первичные, гетерогенные по своей природе и актуальные на момент исследования данные. Описание эмпирической базы исследования и методов ее сбора приводятся авторов в главе 2.