Автоматизированные методы - Распространение новостной информации

Мониторинг социальных сетей

На данный момент используется преимущественно в сфере маркетинга и PR, однако, по прогнозам специалистов, этот метод в скором времени выйдет за эти рамки и начнет широко использоваться в социологических исследованиях.

Люди открыто выражают свое мнение по различным вопросам. При этом это мнение не искажено эффектом интервьюера, ситуацией опроса, либо самим вопросом. Более того, это мнение может распространяться по определенным группам и пользователям, что уже может представлять основу для анализа.

Что такое мониторинг социальных сетей?

Мониторинг социальных сетей -- это выборка текстов пользователей социальных сетей, основанная на тех или иных критериях отбора данных текстов. А так же процесс сбора данной выборки и ее интерпретации.

Это определенный метод сбора данных, осуществляемый специальным программным обеспечением, в котором исследователь может задать ключевые слова для поиска, дату мониторинга, список исследуемых ресурсов. Все это автоматически выгружается в базу данных и уже может быть предметом анализа. Сама база представляет собой, помимо заданных критериев, конкретные сообщения пользователей, их "координаты" в Сети (никнейм, индивидуальная ссылка на сообщение, география и возраст, если это было указано респондентом). Более того, в этой же базе мы получаем сведения о потенциальном количестве человек, увидевших это сообщение, либо отреагировавших на него. Таким образом, мы получаем агрегированную базу текстов, с уже заданными кодами (тегами, словами поиска), которую можем анализировать как количественно, так и качественно.

Полученная база позволяет применять различные методы работы с информацией. Так, можно увидеть динамику сообщений, всплески и спады количества сообщений, при более подробном контент-анализе можно выявить информационные поводы того или иного всплеска активности. Мы можем проследить за самыми активными участниками и лидерами мнений.

Средства Data Mining

Буквально это можно перевести как "раскопка данных", также это называют "интеллектуальным анализом данных". Это связано с тем, что с того времени, как началась повсеместная регистрация пользователей и их действий в Интернете, появилось огромное количество данных (при этом как количественных, так и качественных), которые необходимо было анализировать. Например, человек, регистрирующийся на сайте интересующей его компании, предоставляет им как минимум свои социально-демографические характеристики. Более того, на сайтах идет учет посещаемости различных разделов, активности пользователей, возможность реагирования на их вопросы и так далее. Все эти данные требуют нетривиальных решений.

Математическая статистика оказалась в данном случае неэффективной, так как она в основном предназначена для проверки уже имеющихся гипотез, но, что более важно, использует методы осреднения, что дает фиктивные данные на таких выборках (то есть, получается "средняя температура по больнице"). В это время, задача Data Mining найти нетипичные случаи, образцы. Это анализ фрагментов выборки (подвыборки), чтобы найти там свои существующие закономерности.

Похожие статьи




Автоматизированные методы - Распространение новостной информации

Предыдущая | Следующая