نوع المقالة : Research Paper
المؤلف
كلية الادارة والاقتصاد/ جامعة الموصل
الملخص
هدف الدراسة: تحقيق ما يلي: التعرف على مفهوم البيانات الضخمة. توضيح درجة توافر وأنواع البيانات الضخمة على الشبكات الاجتماعية. قياس تأثير توفر البيانات الضخمة في الشبكات الاجتماعية على الاستثمار في العملات الرقمية في العراق.
المنهج والتصميم: تم استخدام المنهج الوصفي التحليلي في الدراسة ، وتم تصميم استبيان وتوزيعه على عينة الدراسة ، وتم إدخال البيانات وتحليلها بواسطة برنامج SPSS و SMARPLS ، وتم اختبار الفرضيات.
النتائج: توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج : تؤثر البيانات الضخمة المتوفرة عبر شبكات التواصل الاجتماعي على اختيار الاستثمار لعينة الدراسة المهتمين بالعملات الرقمية ، على الرغم من أن نوع البيانات يتميز بعدم التنظيم وعدم الموثوقية في كثير من الحالات . ساهمت سرعة تحويل التغيرات في قيمة العملات الرقمية والأرباح المتوقعة في تحفيز العديد من المهتمين بالاستثمار لدخول الاستثمار الفعلي في العملات الرقمية في العراق. هناك تأثير ذو دلالة إحصائية بين البيانات الضخمة في وسائل التواصل الاجتماعي والاستثمار في العملات المشفرة وفقًا لعينة الدراسة.
التوصيات: العمل على متابعة أكثر من وسيلة للتواصل الاجتماعي وأخذ المعلومات من أصحاب المصداقية في التجمعات والتأكد منها قدر الإمكان . الاعتماد على مصادر ومواقع موثوقة في الحصول على بيانات الاستثمار والتوقعات المستقبلية لقيمة العملات الرقمية وعدم الرضا عن البيانات على مواقع التواصل الاجتماعي
الكلمات الرئيسة
- Aisha, Aisha Atiq, Syed Ahmed Siti, and Buzayen Al-Ajal. (2016). Testing the median effect of both satisfaction and confidence in the relationship of brand identity to consumer loyalty. Al-Bashaer Economic Journal, Volume Five, Issue 1, p. 226.
- Al-Muntir, Taqi'ul-Deen, Bitcoinwa Sadaqat al-Jihad(2015): Bitcoin and the Charity of Violent Physical Struggle,"self-published article, August 2104. As of February 26,.
- Beate Saucer,(2016) Virtual Currencies, the Money Market, and Monetary Policy, International Atlantic Economic Society, Published online: 26 April 2016, P118.
- Financial Action Task Force (FATF),(2014) "virtual currencies- key Definitions and Potential AML/CFT Risks', June, P.4.
- Hassan Atallah, and Abdul Razzaq bin Habib. (2021). Studying the direct and indirect impact of the brand's experience on customer satisfaction and trust, using Pls Smart and the importance-performance map. Journal of the Economic Researcher
- Hutajulu, B., & Harisno. (2019). Social media influence as an enabler of a sustainable knowledge management system inside PT. ABC organization. Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, Yogyakarta, Indonesia. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14802-7_9
- Jabbar, A., Akhtar, P., & Dani, S. (2020). Real-time big data processing for instantaneous marketing decisions: A problematization approach. Industrial Marketing Management, 90, 558–569. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.09.001
- Kamoun-Chouk, S., Berger, H., & Sie, B. H. (2017). Towards integrated model of big data (BD), business intelligence (BI) and knowledge management (KM). In L. Uden, W. Lu, & I. H. Ting (Eds.), Knowledge management in organizations. KMO 2017. Communications in Computer and Information Science, 731, https://doi.org/10.1007/978-3-319-62698-7_40
- Kauffmann, E., Peral, J., Gil, D., Ferrández, A., Sellers, R., & Mora, H. (2020). A framework for big data analytics in commercial social networks: A case study on sentiment analysis and fake review detection for marketing decision-making. Industrial Marketing Management, 90, 523–537. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.08.003
- Liu, J., and D. Pang. (2009). Financial Factors and Company Investment Decisions in Transitional China. Managerial and Decision Economics 30: 91–108.
- Liu, X., Shin, H., & Burns, A. C. (2019). Examining the impact of luxury brand's social media marketing on customer engagement: Using big data analytics and natural language processing. Journal of Business Research, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.04.042
- Luca Marchiori(2019) Monetary theory reversed: Virtual currency issuance and the inflation tax, Op. Cit, P15.
- Lytras, M., Visvizi, A., Zhang, X., & Aljohani, N. R. (2020). Cognitive computing, big data analytics and data driven industrial marketing. Industrial Marketing Management, 90, 663–666. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.03.024
- Piedade, Joao Silva, September, (2018), "CRYPTOCURRENCIES: THE FUTURE OF MONEY OR JUST A SPECULATIVE INVESTMENT?".
- Shabbir, M. Q.,& Gardezi, S. B. (2020). Application of big data analytics and organizational performance: The mediating role of knowledge management practices. Journal of Big Data, 7(47), 1–17. https://doi.org/10.1186/s40537-020-00317-6
- Shaw, M. J., Subramaniam, C., Tan, G. W., & Welge, M. E. (2001). Knowledge management and data mining for marketing. Decision Support Systems, 31(1), 127–137. https://doi.org/10.1016/S0167-9236(00)00123-8
- Thomas, A., & Chopra, M. (2020). On how big data revolutionizes knowledge management. In B. George & J. Paul (Eds.), Digital transformation in business and society, 39–60. https://doi.org/10.1007/978-3-030-08277-2_3
- Valacherry, A. K., & Pakkeerappa, P. (2018). Customer knowledge management via social media: A case study of an Indian Retailer. Journal of Human Values, 24(1), 39–55. https://doi.org/10.1177/0971685817733571
- Wang, W. Y. C., & Wang, Y. (2020). Analytics in the era of big data: The digital transformations and value creation in industrial marketing. Industrial Marketing Management, 86, 12–15. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.01.005
- Xu, Z., Frankwick, G. L., & Ramirez, E. (2016). Effects of big data analytics and traditional marketing analytics on new product success: A knowledge fusion perspective. Journal of Business Research, 69(5), 1562–1566. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.10.017
)
