AI研究エンゲージメントのためのTwitterパフォーマンスの追跡

この記事は、AI研究コミュニティ内でのコミュニケーションとネットワーキングを改善するために、Twitterエンゲージメントを追跡した個人的な記録を提供します。フォロワーの増加と「いいね」を定量化するという著者のアプローチは、ソーシャルメディア戦略に関するデータ駆動型の視点を提供します。方法論は単純ですが、得られた洞察は、オンラインでの存在感と影響力を拡大しようとしている研究者にとって貴重です。思慮深く「主要な」ツイートに焦点を当てることは、オンラインコミュニケーションにおいて量よりも質が重要であることを強調しています。この記事の共感性と実践的なアドバイスは、Twitterを始めたばかりの人や、AI分野でのエンゲージメントを高めたいと考えている人にとって役立つリソースとなります。

• •ツイートのパフォーマンスを理解するために、フォロワーの増加や「いいね」などの主要な指標を追跡します。
• •思慮深く、質の高いツイートを作成することに焦点を当てます。
• •ネットワークを拡大するために、TwitterでAIコミュニティと積極的に関わります。