現(xiàn)在，你的推文（Tweets）正在被哪些人閱讀？他們往往是你所購產(chǎn)品的制造商。最近一項(xiàng)融合了許多學(xué)科知識的有趣實(shí)驗(yàn)正在用于分析淹沒在推特（Twitter）宇宙大數(shù)據(jù)中的各種觀點(diǎn)。Esri、IBM等致力于大數(shù)據(jù)研究的各個廠家目前都在挖掘Twitter內(nèi)容，并且運(yùn)用自己開發(fā)的方法對其進(jìn)行分析。近年來，這種合作開啟了一個研究的新時(shí)代，Esri公司的地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)聯(lián)合IBM的語言與心理分析，可以共同解碼互聯(lián)網(wǎng)上那些浩如煙海的信息。
社交媒體地圖
眾所周知，我們處在信息爆炸的時(shí)代，大多數(shù)IT大佬都承認(rèn)，如果不能盡快地控制數(shù)據(jù)的泛濫成災(zāi)，將會對人類進(jìn)步形成巨大的威脅。馴服大數(shù)據(jù)需要發(fā)明新的技術(shù)，通過分析和可視化來更好地了解這個龐然大物。
多年來，社交媒體為Esri地圖提供了豐富的數(shù)據(jù)源。2011年，Esri推出了日本地震圖，這是一份概念驗(yàn)證（proof-of-concept）地圖，來自日本數(shù)百萬Tweets信息為地圖的繪制提供了數(shù)據(jù)源，9.0級的本州地震后來自Tweets的數(shù)據(jù)幫助揭示了在危機(jī)中的那些急需物資救援的地點(diǎn)。從此，用社交媒體的內(nèi)容充實(shí)各種地圖就成了司空見慣的做法。2013年，Esri正式進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，將大數(shù)據(jù)工作流程整合進(jìn)該公司的ArcGIS產(chǎn)品中，并推出包括GIS Tools for Hadoop在內(nèi)的數(shù)個GitHub開源項(xiàng)目，這些項(xiàng)目使大數(shù)據(jù)獲得了地理空間能力。
品牌監(jiān)測
社交媒體的高容量、多樣化、高速度及真實(shí)性滿足大數(shù)據(jù)的4大典型特征。每天都有超過5億的Tweets信息發(fā)布以及超過35億類似的自媒體信息發(fā)布，社交媒體是一個具有超大信息量并且充滿噪聲的數(shù)據(jù)源范例。在這些喋喋不休中，Twitter用戶可分享其酸甜苦辣的各種經(jīng)歷和各種觀點(diǎn)。但是過濾掉噪聲，依然可以從那些充滿觀點(diǎn)的Tweets中窺見買家的心態(tài)和想法。
通過與IBM阿爾馬登研究中心的加速發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室合作，Esri創(chuàng)建了一種稱為輿情監(jiān)控的交互式概念驗(yàn)證（proof-of-concept）地圖，使用Tweets和地理空間技術(shù)來了解客戶情感并聚焦于品牌管理。IBM阿爾馬登研究中心的加速發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室是進(jìn)行跨行業(yè)大數(shù)據(jù)分析的最先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)室。
Esri總裁Jack Dangermond說，“和GIS的出現(xiàn)一樣，大數(shù)據(jù)分析的出現(xiàn)也是因?yàn)樾枰獙Τ霈F(xiàn)的問題提供正確的答案。通過分析，我們提取了某些的答案并幫助各機(jī)構(gòu)能更好地了解其客戶。Esri/IBM聯(lián)合輿情監(jiān)控示范則結(jié)合了GIS系統(tǒng)和輿情監(jiān)控領(lǐng)域的最新研究成果。”
Esri Tapestry數(shù)據(jù)為品牌管理提供有用的客戶生活方式信息
解碼Decahose
Tweets內(nèi)容包含了大量的客戶觀點(diǎn)信息，因此早在2010年，Twitter就將其每日的用戶輸出內(nèi)容進(jìn)行商品化。Twitter建立了Tweets流許可制，各個企業(yè)以及咨詢公司都可從這些數(shù)據(jù)中淘金。為了著手進(jìn)行社交媒體分析，IBM從第三方經(jīng)銷商手中獲得了Twitter DecaHose授權(quán)（特定時(shí)間段內(nèi)隨機(jī)抽取特定范圍內(nèi)百分之十的Tweets信息）。
針對這些信息，服裝零售商所關(guān)心的是品牌管理工具是否可以監(jiān)控Tweets中所有的客戶觀點(diǎn)。IBM加速發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的研究員們準(zhǔn)備利用品牌管理工具，從多個角度來回答這個有趣的問題。2013年3月，8家全國性服裝品牌被選作樣本，IBM與Esri合作進(jìn)行聯(lián)合輿情監(jiān)控示范項(xiàng)目。
為了設(shè)計(jì)輿情監(jiān)控示范系統(tǒng)，Esri的開發(fā)人員花了一天的時(shí)間與IBM的研究員們進(jìn)行討論，實(shí)驗(yàn)室中所有的軟件、數(shù)據(jù)和專利技術(shù)都對其開放。最后，利用Portal for ArcGIS和ArcGIS for Server，Esri開發(fā)了一套交互式地圖應(yīng)用，通過位置和時(shí)間可視化Twitter用戶數(shù)據(jù)。這有助于實(shí)驗(yàn)室定義Tweets內(nèi)容模式，對人口統(tǒng)計(jì)資料和客戶類型進(jìn)行更直觀的認(rèn)識。IBM的社交媒體分析方法可以解碼客戶觀點(diǎn)、位置及心理語言等各種屬性，可以按地區(qū)對服裝品牌形象進(jìn)行評價(jià)。通過IBM加速發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的算法，可推測出未包括在Tweets中的Tweets發(fā)送者的概要信息，如性別及個性特點(diǎn)等，并顯示在地圖底部。從下拉菜單中選擇參與服裝品牌，在不同零售商之間輕松比較Tweets提及率和及其客戶特點(diǎn)。從更微觀的角度，實(shí)驗(yàn)室的心理分析與來自Esri Tapestry人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析可以并發(fā)執(zhí)行分析得出結(jié)果，這個結(jié)果可以整合買主本質(zhì)特征，在個體層面進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理，為品牌經(jīng)理提供了一個客戶關(guān)系管理的超強(qiáng)工具。
監(jiān)控危機(jī)范圍
Esri及IBM輿情監(jiān)控示范實(shí)驗(yàn)分別按照品牌的正面提及和負(fù)面提及做了劃分，并在地圖上顯示出來
對參加輿情監(jiān)控實(shí)驗(yàn)的一家服裝零售商而言，2013年的某一周就像是永遠(yuǎn)。2013年，該公司因某簽名品牌的服裝的一個瑕疵而遭到了連珠炮式的投訴。
可以預(yù)見的是，在美國某些地區(qū)，通過Tweets活動進(jìn)行品牌監(jiān)測的現(xiàn)象會增加，這些地區(qū)的位置將在輿情監(jiān)控地圖上表示出來。通過地理位置顯示Tweets信息，可以了解不同地域的人們對產(chǎn)品瑕疵的反映，對社交媒體進(jìn)行分析可以為在出現(xiàn)危機(jī)時(shí)第一時(shí)間實(shí)施品牌管理提供有利的實(shí)時(shí)信息。
“GIS可幫助確定問題的范圍。”IBM加速發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室研究人員兼數(shù)據(jù)整合專家Mary Roth說，“結(jié)合我們的分析，Esri可快速確定這股Tweets風(fēng)暴來自何方，比如說，如果只是來自羅德島，地理處理數(shù)據(jù)會顯示出該問題只是地方性問題而沒有蔓延至全國。重要的是，這樣的信息最終會降低響應(yīng)成本。”
輿情監(jiān)控示范是從Twitter信息源中提取和展示分析結(jié)果的最簡單有效的方法。一旦Tweets信息的價(jià)值被發(fā)現(xiàn)，品牌經(jīng)理就可通過研究Tweets發(fā)送者的個性特點(diǎn)和人口統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)挖掘，但是顯示在地圖中的數(shù)據(jù)不會泄露任何用戶的隱私。這種方法為各公司徹底了解其客戶提供了依據(jù)，并借此量身定制其品牌形象，更快、更有針對性地對品牌危機(jī)做出反應(yīng)。
針對所有人的大數(shù)據(jù)分析
盡管有點(diǎn)嚇人，但數(shù)據(jù)洪流仍為以前不可能進(jìn)行的研究創(chuàng)造了新的機(jī)遇，而不再是陳舊零碎的分析。輿情監(jiān)控僅是大數(shù)據(jù)研究的冰山一角，Esri和IBM目前正在設(shè)計(jì)新的大數(shù)據(jù)分析方法，該方法將地理分析與其合作研發(fā)的方法體系結(jié)合在一起。今年，Esri將在進(jìn)一步加強(qiáng)在此領(lǐng)域的研究，并將發(fā)布一系列革命性的針對大數(shù)據(jù)研究的新工具和方法。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號