Ce s-a analizat
S-au analizat toate universitățile de stat și private din România, mai exact s-a analizat comunicarea online pe rețele de socializare, exclusiv pe Facebook. Nu am identificat nicio universitate care să nu fie prezentă pe Facebook, dar să fie prezentă pe o altă rețea de socializare. Din cele 87 de universități analizate, 85 au fost prezente, într-o formă sau alta, pe Facebook, aceasta fiind rețeaua de socializare preferată de universitățile din România. S-au analizat cantitatea și calitatea comunicării, obiectiv, data based, utilizând informații disponibile public. Perioada analizată pentru Indexul 2025 este 1 ianuarie 2025 - 1 iulie 2025. Iar din 1 iulie până în 1 august s-au procesat datele. Metoda prin care au fost strânse datele este web scraping prin acțiuni automatizate și agenți concepuți special pentru asta (ex. Appify, Octoparse), respectiv date publice disponibile pe agregatori de date (ex. Uni Rank). Interpretarea datelor a fost făcut-o manual (AER, OER, APPD, TP, DP, CV, IB și IDC). CSS-ul a fost făcut prin analiză AI.
Ce nu s-a analizat și alte observații
Nu am analizat campaniile plătite și nici engagementul rezultat în urma acestor campanii. Nu am analizat nici conturile facultăților, respectiv ale organizațiilor/centrelor/instituțiilor din universități. Un număr mare de followeri aduce o "penalizare" din partea algoritmului META, cu un reach limitat și engagement limitat. Acest lucru compensează diferențele mari de followeri între universitățile mari și universitățile mici. De asemenea, există o diferență fundamentală între AER și OER, chiar dacă AER poate include postări care au mers în paralel cu campanii plătite. OER analizează exclusiv postările care nu au fost "boostate".
Variabile analizate
Numărul de followeri
Reprezintă dimensiunea comunității construite în jurul paginii oficiale a universității. Cu cât universitatea are mai mulți urmăritori, cu atât este considerată mai capabilă să atragă atenția și interesul publicului online. Totuși, acest indicator nu reflectă automat calitatea comunicării și poate fi rezultatul unor campanii plătite de strângere/atragere de followeri.
Average Engagement Rate (AER)
Este media procentajului de interacțiuni (like, comentarii, distribuiri etc.) raportate la numărul total de followeri. Măsoară capacitatea unei postări de a genera reacții și implicare activă din partea publicului. O rată mare indică o comunitate implicată și interesată.
Formula matematică standard utilizată.
Organic Engagement Rate (OER)
Similar cu AER, dar calculat doar pentru postările nepromovate (fără buget de promovare). Este un indicator mai curat al valorii reale a conținutului postat, în lipsa influenței plătite. O rată ridicată aici sugerează conținut autentic și relevant pentru audiență.
Formula matematică standard utilizată.
Average Post per Day (APPD)
Măsoară frecvența medie a postărilor zilnice. O activitate susținută, dar echilibrată, sugerează o strategie coerentă de comunicare. Prea puține postări pot duce la pierderea vizibilității, în timp ce prea multe pot agasa publicul.
Formula matematică standard utilizată.
Tipul postării (text, foto, video etc.)
Se referă la diversitatea formatelor de conținut utilizate. O comunicare eficientă folosește un mix echilibrat între text, imagini, video, carusele, linkuri, story-uri etc. Utilizarea exclusivă a unui singur format poate limita impactul mesajului.
Identificare manuală.
Diversitatea postărilor
Analizează varietatea tematică a postărilor: informări academice, povești inspiraționale, viața de student, evenimente, parteneriate, conținut recreativ etc. O comunicare variată este mai atrăgătoare și reflectă o înțelegere mai profundă a publicului.
Codare manuală utilizată.
Consecvență vizuală
Se referă la coerența stilistică a postărilor (paletă cromatică, fonturi, elemente grafice, poziționare logo). O identitate vizuală clară și consecventă contribuie la recunoașterea rapidă a brandului și transmite profesionalism.
Codare manuală utilizată.
Identitate de brand
Măsoară gradul în care universitatea își comunică valorile, misiunea, cultura și diferențiatorii prin conținutul publicat. O identitate de brand bine conturată face ca mesajele să fie recognoscibile și memorabile.
Codare manuală utilizată.
Comments Sentiment Score (CSS)
Indicator obținut prin analiză algoritmică a tonalității comentariilor (pozitive, neutre, negative). Un scor ridicat indică o percepție publică favorabilă și o relație sănătoasă între instituție și comunitatea sa digitală.
Formulă matematică internă utilizată. Testată, publicată și trecută prin multiple peer reviews academice și din mediul privat.
Implicare în dialog cu comunitatea
Analizează frecvența și calitatea răspunsurilor oferite de universitate la comentarii, întrebări și mesaje adresate public. Prezența activă în conversații reflectă deschidere, transparență și interes autentic pentru comunicare bidirecțională.
Codare manuală utilizată.
Algoritm - pe scurt
Algoritmul de ierarhizare este compus din 10 variabile, fiecare notată cu 1-10 puncte, în funcție de maximul obținut de o universitate în categoria respectivă – normalizare proporțională la maximul observat. Maximul posibil este 10 puncte per variablă, minimul este 1 punct. Scorul maxim posibil este 100 puncte. Doar scorul per variabilă este normalizat la maximul posibil, scorul final este calculat fără normalizare. Toate variabilele și explicațiile acestora sunt mai jos pe pagină.
