Implementation of the concept of sustainable development in food retail: Latent semantic analysis of SMM communication 2015–2021

Abstract

Розничные торговые сети, занимая доминирующую позицию в цепочке поставок продукции и значимо влияя на производителей и потребителей, играют важную роль в достижении целей устойчивого развития. Цель данного исследования — п роанализировать реализацию концепции устойчивого развития в сфере розничной торговли продуктами на российском рынке. В выборку исследования включены шесть крупнейших предприятий розничной торговли, составляющих 30% оборота розничной торговли в России. Исследование основано на семантическом анализе маркетинговой коммуникации в социальных сетях (social media marketing, SMM) за семь лет — в период с 1 января 2015 г. по 31 декабря 2021 г. Эмпирическую базу анализа составили 17 146 SMM-публикаций с 29 079 уникальными словами. Для анализа данных использовалось тематическое моделирование методом латентного семантического анализа (latent semantic analysis) на основе алгоритма латентного размещения Дирихле (latent Dirichlet allocation). Анализ позволил структурировать коммуникацию сетевых розничных компаний, выделить ключевые темы, выявить связи межу темами и построить карту тем. Углубленно были изучены сообщения по целям устойчивого развития, проанализирована структура и динамика сообщений по годам. На основе показателя уровня вовлеченности (engagement rate) в SMM-коммуникацию был проанализирован отклик на сообщения по темам устойчивого развития. Retailers have a significant impact on manufacturers and consumers in food supply chain, and play an important role in achieving sustainable development goals. The purpose of this study is to analyze the implementation of the concept of sustainable development in the field of food retail in the Russian market. Natural language processing methods are applied for analyzing the six largest Russian (holding about 30% of the market) retailer’ social media marketing (SMM). The dataset consists of 17146 SMM posts for 7 (seven) years from 1 January 2015 till 31 December 2021 with 29079 unique words. Latent semantic analysis (LSA) based on Latent Dirichlet allocation (LDA) method was applied for topic mining for clustering the main issues and extraction of sustainability-related topics within SMM communication. The analysis included maps retailers’ communications, identifying key topics and links within them. Topics on the sustainable development were studied in depth, the structure and dynamics of messages were analyzed by years. The research shows annual growing number of sustainability related topics and increase of engagement rates from consumers.