Eksploracja danych w mediach społecznościowych stała się kluczową strategią dla zrozumienia obecnych trendów, kultury i biznesu online. Rosnąca dostępność danych o użytkownikach i ich zachowaniach w sieci, malejące koszty zbierania, przechowywania i przetwarzania danych oraz wykładnicza ekspansja platform mediów społecznościowych, z których większość tych danych pochodzi, oznaczają, że coraz bardziej zróżnicowany zakres czynników może wykorzystywać dane społeczne. Proces ten może obejmować proste liczenie polubień i udostępnień treści w mediach społecznościowych lub bardziej zaawansowaną analizę ich siły, sentymentu, pasji, zasięgu i innych mierzalnych atrybutów. Metadane stojące za treściami mediów społecznościowych są również szeroko wykorzystywane i przez niektórych uważane za cenniejsze niż sama treść.

Eksploracja danych w mediach społecznościowych jest prowadzona przez same główne platformy, komercyjnych agentów lub za pomocą narzędzi, które są dostępne za darmo dla każdego. Metody analizy danych z mediów społecznościowych obiecują potężne nowe sposoby poznania opinii publicznej i uchwycenia tego, co ludzie mówią i robią. Dostęp do tych metod nie jest jeszcze równy, a duże korporacje i rządy zazwyczaj mają najlepszy dostęp do danych i narzędzi analitycznych. Krytycy ostrzegają przed wieloma niepokojącymi konsekwencjami dla opinii publicznej, które wynikają ze wzrostu i rozpowszechnienia wyszukiwania danych: mniej prywatności, więcej nadzoru i dyskryminacji społecznej oraz nowe sposoby kontrolowania sposobu, w jaki społeczeństwo jest reprezentowane i rozumiane. Tymczasem narzędzia i systemy, które generują wiedzę z danych z mediów społecznościowych, są zazwyczaj tak przejrzyste jak błoto i rzadko są otwarte na publiczną kontrolę i nadzór.

Eksploracja danych to narzędzie do zrozumienia mediów społecznościowych. To sposób na śledzenie, o czym ludzie rozmawiają w Internecie, jak o tym rozmawiają i gdzie. Patrząc inaczej, eksploracja danych to metoda odkrywania trendów, kategoryzowania opinii i tworzenia przewidywań opartych na danych z tekstu, audio, obrazów i wideo, których ludzie używają do wyrażania siebie online.

Do czego służy eksploracja danych w mediach społecznościowych?

Eksploracja danych w mediach społecznościowych służy do odkrywania ukrytych wzorców i trendów z platform mediów społecznościowych, takich jak Twitter, LinkedIn, Facebook i innych. Zazwyczaj wykorzystuje się w tym celu uczenie maszynowe, matematykę i techniki statystyczne.

Podczas gdy eksploracja danych odbywa się w wewnętrznych bazach danych i systemach firmy, eksploracja danych z mediów społecznościowych jest znacznie mniej ograniczona w tym, co i gdzie eksploruje. Po wyodrębnieniu danych społecznych, wyniki są przekazywane do oprogramowania do analizy mediów społecznościowych w celu wyjaśnienia i wizualizacji spostrzeżeń.

Oto kilka przykładów zastosowań:

• 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 do badania, o czym rozmawiają ich obserwujący.

• Marki produktów – wykorzystują eksplorację danych do badania lokalizacji i podejmowania decyzji dotyczących potencjalnych przyszłych rynków.

Techniki eksploracji danych w mediach społecznościowych

Ekstrakcja słów kluczowych

Jest to proces wydobywania słów kluczowych w celu podsumowania lub kategoryzowania tekstu. Ekstrakcja słów kluczowych jest popularna w eksploracji danych, ponieważ może ujawnić zachowania związane z usługami lub produktami. Proces ten może być tak prosty, jak skanowanie tekstów w celu utworzenia listy często używanych słów, lub może być dostosowany do wyszukiwania i identyfikowania konkretnych słów i fraz. Ekstrakcja słów kluczowych pomaga dowiedzieć się, jakich słów ludzie używają do opisu Twoich produktów. Odkrywając słowa, które są popularne lub unikalne dla Twojej grupy docelowej, możesz dostosować przyszłe treści, aby lepiej się z nią kontaktować. Ekstrakcja słów kluczowych może być również wykorzystana do kategoryzowania opinii, umożliwiając zespołom obsługi klienta szybkie identyfikowanie problemów lub skarg na podstawie słów kluczowych.

Analiza sentymentu

Analiza sentymentu to proces analizowania opinii. Chociaż rodzaj opinii można dostosować do konkretnych potrzeb, na podstawowym poziomie analiza sentymentu wyodrębnia słowa lub frazy z tekstu, aby określić, czy tekst jest pozytywny, negatywny czy neutralny. Analiza sentymentu jest pomocna w monitorowaniu mediów społecznościowych i analizowaniu popularności marki. Może być również pomocna w obsłudze klienta, ponieważ można wykryć negatywne recenzje, skategoryzować je według pilności i odpowiedzieć na nie, jeśli ma to zastosowanie.

Analiza rynku

Analiza trendów rynkowych to proces analizowania, kim jest publiczność. Oznacza to badanie, czym pasjonuje się dana grupa, co zyskuje popularność w jej społecznościach i gdzie się znajduje. Jest to konieczne, aby nawiązać kontakt z odbiorcami, ponieważ nie tylko mówi, jak ludzie mówią o Twojej marce. Analiza rynku obejmuje śledzenie słów kluczowych marki lub produktu, śledzenie trendów i ich analizę. Ta sama analiza może być również wykorzystana do zrozumienia konkurencji. Ostatecznym wynikiem tej analizy są dane, które stanowią podstawę dla przyszłych decyzji. Osoby wpływające na media społecznościowe również wykorzystują ten rodzaj analizy do podejmowania decyzji, dla kogo tworzyć treści.

Analityka predykcyjna

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 wykorzystać nowe dane do przewidywania przyszłych zmian. Analiza predykcyjna jest przydatna do ujawniania, kiedy trendy prawdopodobnie wejdą do głównego nurtu i kiedy zanikną. Te prognozy są wynikiem analizy aktywności w mediach społecznościowych, w tym wyszukiwanych haseł, sprzedaży e-commerce i opinii klientów.

W przeciwieństwie do innych technik wymienionych powyżej, analiza predykcyjna jest najlepsza, gdy jest uzupełniona danymi z innych obszarów zastosowania dla marki lub firmy. Wymaga również wielu danych z przeszłości, które można wykorzystać do trenowania, zanim będzie szczególnie przydatna do prognozowania.

Rozpoczęcie projektu eksploracji danych w mediach społecznościowych

Jeśli chcesz rozpocząć własny projekt, pierwszym krokiem jest zebranie danych. Możesz to zrobić na różne sposoby. Możesz uzyskać dostęp do API mediów społecznościowych, przeprowadzić badania w sieci lub skorzystać z pomocy serwisu zbierania danych. Każda metoda zbierania danych ma swoje zalety, wady i unikalne trudności, ale upewnij się, że masz legalny dostęp do danych.

W każdym razie, jeśli wyruszasz w podróż z eksploracją danych, zacznij od zlokalizowania platformy mediów społecznościowych, z której korzystają Twoi odbiorcy.

Następnie określ swoje potrzeby w zakresie analizy danych i zdecyduj, jak wyniki zostaną wykorzystane. Pomoże Ci to zrozumieć, jakie konkretne dane są Ci potrzebne i ile danych jest wymaganych.

Eksploracja danych i ich zbieranie są oczywiście bardziej złożone.

Niezależnie od tego, czy jest to eksploracja danych z mediów społecznościowych, czy eksploracja danych ogólnie, celem jest zbadanie i odkrycie tego, czego nie widać na powierzchni.