Eksploracja danych w mediach społecznościowych stała się niezbędną strategią zrozumienia aktualnych trendów, kultury i biznesu online. Rosnąca dostępność danych o użytkownikach i ich zachowaniu w Internecie, malejące koszty gromadzenia, przechowywania i przetwarzania danych oraz wykładnicza ekspansja platform mediów społecznościowych, z których pochodzi większość tych danych, oznaczają, że coraz bardziej zróżnicowany szereg czynników może wydobywać dane społeczne. Proces ten może obejmować po prostu zliczanie polubień i udostępnień treści w mediach społecznościowych lub bardziej zaawansowaną analizę ich siły, nastrojów, pasji, zasięgu i innych wymiernych cech. Metadane, które znajdują się za treściami w mediach społecznościowych, są również szeroko eksploatowane i przez niektórych uważane za bardziej wartościowe niż sama treść.
Eksploracja danych w mediach społecznościowych jest przeprowadzana przez same główne platformy, pośredniczące firmy komercyjne lub za pomocą narzędzi, które są bezpłatne dla wszystkich. Metody analizy danych z mediów społecznościowych obiecują nowe, potężne sposoby poznania opinii publicznej i uchwycenia tego, co mówią i robią. A jednak dostęp do tych metod jest nierówny, a duże korporacje i rządy mają tendencję do najlepszego dostępu do danych i narzędzi analitycznych. Krytycy ostrzegają przed wieloma niepokojącymi konsekwencjami dla opinii publicznej, które wynikają z rozwoju i rozprzestrzeniania się eksploracji danych: mniej prywatności, większy nadzór i dyskryminacja społeczna oraz nowe sposoby kontrolowania tego, jak społeczeństwo jest reprezentowane i tak rozumiane. Tymczasem narzędzia i systemy, które generują wiedzę na podstawie danych z mediów społecznościowych, są zazwyczaj nieprzejrzyste i rzadko są otwarte dla publicznego nadzoru i nadzoru.
Eksploracja danych to narzędzie do nadawania sensu mediom społecznościowym. Jest to sposób na śledzenie, o czym ludzie mówią w Internecie, jak o tym mówią i gdzie. Patrząc na to z innej strony, eksploracja danych jest metodą odkrywania trendów, kategoryzowania opinii i tworzenia opartych na danych prognoz na podstawie tekstu, dźwięku, obrazów i wideo, których ludzie używają do wyrażania siebie w Internecie.
Eksploracja danych w mediach społecznościowych służy do odkrywania ukrytych wzorców i trendów z platform mediów społecznościowych, takich jak Twitter, LinkedIn, Facebook i inne. Odbywa się to zwykle za pomocą uczenia maszynowego, matematyki i technik statystycznych.
Podczas gdy eksploracja danych odbywa się w wewnętrznych bazach danych i systemach firmy, eksploracja danych w mediach społecznościowych jest znacznie mniej ograniczona, jeśli chodzi o to, co i gdzie eksploruje. Po wydobyciu danych społecznościowych wyniki są przekazywane do oprogramowania do analizy mediów społecznościowych w celu wyjaśnienia i wizualizacji spostrzeżeń.
Oto kilka przykładów użycia:
• E-commerce – eksploracja danych służy do analizy sposobu, w jaki ludzie mówią o produktach.
• Blogi i media społecznościowe – osoby mające wpływ na media społecznościowe wykorzystują analitykę danych, aby pomóc zbadać, o czym mówią ich obserwatorzy.
• Marki produktowe – wykorzystują eksplorację danych do badania lokalizacji i podejmowania decyzji dotyczących potencjalnych przyszłych rynków.
Jest to proces wyodrębniania słów kluczowych w celu podsumowania lub kategoryzacji tekstu. Ekstrakcja słów kluczowych jest popularna w eksploracji danych, ponieważ może ujawnić zachowanie związane z usługami lub produktami. Proces może być prosty, jak skanowanie tekstów w celu utworzenia listy najczęściej używanych słów lub dostosowany do wyszukiwania i identyfikowania określonych słów i fraz. Wyodrębnianie słów kluczowych pozwala dowiedzieć się, jakich słów używają ludzie do opisania produktów. Odkrywając słowa, które są popularne lub unikalne dla odbiorców, można dostosować przyszłe treści, aby lepiej się z nimi kontaktować. Wyodrębnianie słów kluczowych może również służyć do kategoryzowania opinii, umożliwiając zespołom obsługi klienta szybką identyfikację problemów lub skarg na podstawie słów kluczowych.
Analiza nastrojów to proces analizy opinii. Chociaż rodzaj opinii można dostosować do konkretnych potrzeb, na poziomie podstawowym analiza nastrojów wyodrębnia słowa lub frazy z tekstu, aby określić, czy tekst jest pozytywny, negatywny czy neutralny. Analiza nastrojów jest pomocna w monitorowaniu mediów społecznościowych i analizie popularności marki. Może to być również pomocne w obsłudze klienta, ponieważ możesz wykryć negatywne opinie, sklasyfikować je według pilności i odpowiedzieć na nie w razie potrzeby.
Analiza trendów rynkowych to proces analizy, kim są odbiorcy. Oznacza to zgłębianie tego, czym się pasjonują, co zyskuje na popularności w ich społeczności i gdzie się znajdują. Jest to niezbędne do nawiązania kontaktu z odbiorcami, ponieważ informuje nie tylko o tym, jak ludzie mówią o marce. Analiza rynku obejmuje śledzenie słów kluczowych związanych z marką lub produktem, śledzenie trendów i analizowanie ich. Tę samą analizę można zastosować również do zrozumienia konkurencji. Końcowym wynikiem tej analizy są dane, które stanowią podstawę przyszłych decyzji. Osoby mające wpływ na media społecznościowe również wykorzystują ten rodzaj analizy do podejmowania decyzji o tym, dla kogo tworzyć treści.
Analityka predykcyjna to proces wykorzystywania danych z przeszłości do przewidywania przyszłych trendów. Mówiąc najprościej, oznacza to wykorzystanie danych historycznych do zbudowania modelu, który uchwyci ważne wzorce. Model może następnie wykorzystywać nowe dane do przewidywania przyszłych zmian. Analizy predykcyjne okazują się przydatne do ujawniania, kiedy trendy prawdopodobnie wejdą do głównego nurtu, a kiedy spadną. Prognozy te są wynikiem analizy aktywności w mediach społecznościowych wraz z wyszukiwanymi hasłami, sprzedażą e-commerce i opiniami klientów.
W przeciwieństwie do innych wymienionych powyżej technik, analiza predykcyjna jest najlepsza, gdy zostanie uzupełniona danymi z innych obszarów przydatnych dla marki czy firmy. Wymaga również wielu danych z przeszłości, na podstawie których można się szkolić, zanim będzie szczególnie przydatne w tworzeniu prognoz.
Jeśli chcesz rozpocząć własny projekt, pierwszym krokiem jest zebranie danych. Można to zrobić na różne sposoby: możesz uzyskać dostęp do interfejsu API mediów społecznościowych, zrobić research sieci lub skorzystać z pomocy usługi gromadzenia danych. Każda metoda zbierania danych ma swoje zalety, wady i wyjątkowe trudności, ale upewnij się, że masz legalny dostęp do danych.
W każdym razie, jeśli zaczynasz wyprawę w poszukiwaniu danych, zacznij od zlokalizowania platformy mediów społecznościowych, do której dzwonią Twoi odbiorcy.
Następnie określ swoje potrzeby w zakresie analizy danych i określ, w jaki sposób wyniki zostaną wykorzystane. Znajomość tego pomoże Ci zrozumieć, jakich konkretnych danych potrzebujesz i ile danych jest potrzebnych.
Eksploracja danych i gromadzenie danych są oczywiście bardziej złożone.
Niezależnie od tego, czy jest to eksploracja danych w mediach społecznościowych, czy ogólnie eksploracja danych, celem jest zbadanie i odkrycie tego, czego nie widać na powierzchni.