stringtranslate.com

Измерение социальных сетей

Измерение социальных сетей , также называемое контролем социальных сетей , представляет собой управленческую практику оценки успешности коммуникаций брендов, компаний или других организаций в социальных сетях. [1]

Ключевые показатели эффективности могут быть измерены путем извлечения информации из каналов социальных сетей, [2] таких как блоги , вики , микроблоги, такие как Twitter , сайты социальных сетей или сайты обмена видео/фото, форумы время от времени. Он также используется компаниями для оценки текущих тенденций в отрасли. [3] Процесс сначала собирает данные с разных веб-сайтов, а затем выполняет анализ на основе различных показателей, таких как время, проведенное на странице, показатель кликов , обмен контентом, комментарии, текстовая аналитика, чтобы определить положительные или отрицательные эмоции по поводу бренда. [4] [5] Некоторые другие показатели социальных сетей включают долю голоса, собственные упоминания и заработанные упоминания.

Процесс измерения социальных сетей начинается с определения цели, которую необходимо достичь, и определения ожидаемого результата процесса. Ожидаемый результат варьируется в зависимости от цели и обычно измеряется различными показателями. Затем следует определение возможных социальных стратегий, которые будут использоваться для достижения цели. Затем следующим шагом является разработка стратегий, которые будут использоваться, и настройка инструментов конфигурации, которые облегчают процесс сбора данных. На следующем этапе стратегии и инструменты развертываются в режиме реального времени. Этот шаг включает проведение тестов обеспечения качества методов, используемых для сбора данных. И на последнем этапе данные, собранные из системы, анализируются и, если возникает необходимость, они уточняются во время выполнения для улучшения используемых методологий. Последний шаг гарантирует, что полученный результат больше соответствует цели, определенной на первом этапе. [6]

Сбор данных

Получение данных из социальных сетей востребовано для изучения участия пользователей и населения с целью извлечения и сбора множества видов данных (например, комментариев, загрузок и т. д.). [7] Существует несколько распространенных методов получения данных, таких как анализ сетевого трафика , приложение Ad-hoc и сканирование [8]

Анализ сетевого трафика - Анализ сетевого трафика - это процесс захвата сетевого трафика и его пристального наблюдения для определения того, что происходит в сети. Это в первую очередь делается для улучшения производительности, безопасности и другого общего управления сетью. [9] Однако, несмотря на обеспокоенность потенциальным нарушением конфиденциальности в Интернете, анализ сетевого трафика всегда ограничивается правительством. Кроме того, высокоскоростные соединения не подходят для анализа трафика из-за возможной проблемы перегрузки в соответствии с механизмом перехвата пакетов [10]

Ad-hoc приложение - Ad-hoc приложение - это вид приложения, которое предоставляет услуги и игры пользователям социальных сетей , разрабатывая API, предлагаемые компаниями социальных сетей (платформа разработчиков Facebook). Инфраструктура Ad-hoc приложения позволяет пользователю взаимодействовать с интерфейсным слоем вместо серверов приложений. API предоставляет приложению путь для доступа к информации после входа пользователя в систему. [8] Более того, размер собираемого набора данных зависит от популярности платформы социальных сетей, то есть платформы социальных сетей с большим количеством пользователей будут иметь больше данных, чем платформы с меньшей базой пользователей. [8] Скрапинг - это процесс, в котором API собирают онлайн-данные из социальных сетей. Данные, собранные в результате скрапинга, находятся в необработанном формате. Однако получить доступ к этим типам данных немного сложно из-за их коммерческой ценности. [11]

Сканирование - Сканирование - это процесс, в котором веб-сканер создает индексы всех слов на веб-странице, сохраняет их, затем следует по всем гиперссылкам и индексам на этой странице и снова сохраняет их. [12] Это самый популярный метод сбора данных, а также хорошо известный своей простотой работы на основе распространенного объектно-ориентированного языка программирования (Java или Python и т. д.). И самое важное, компании социальных сетей (YouTube, Flicker, Facebook, Instagram и т. д.) дружелюбны к методам сканирования, предоставляя публичные API [13]

Приложения

Для брендинга

Мониторинг социальных сетей позволяет исследователям находить информацию об общей видимости бренда в социальных сетях, измерять влияние кампаний, выявлять возможности для взаимодействия, оценивать активность конкурентов и долю голоса, а также обнаруживать надвигающиеся кризисы. Он также может предоставить ценную информацию о новых тенденциях и о том, что потребители и клиенты думают о конкретных темах, брендах или продуктах. [14] Это работа перекрестного среза групп, включающих исследователей рынка, сотрудников по связям с общественностью , маркетинговые команды, сотрудников по социальному взаимодействию и сообществу, агентства и отделы продаж . Несколько различных поставщиков разработали инструменты для облегчения мониторинга различных каналов социальных сетей - от блогов до интернет-видео и интернет-форумов. Это позволяет компаниям отслеживать, что потребители говорят об их брендах и действиях. Затем компании могут реагировать на эти разговоры и взаимодействовать с потребителями через платформы социальных сетей. [2]

В правительстве

Помимо коммерческих приложений, мониторинг социальных сетей стал всепроникающей техникой, применяемой государственными организациями и правительствами. Мониторинг является традицией в государственном секторе , а мониторинг социальных сетей обеспечивает подход в режиме реального времени для обнаружения и реагирования на социальные события. Правительства пришли к пониманию необходимости стратегий, позволяющих справляться с неожиданностями, вызванными быстрым расширением общественных проблем. Собкович [15] представил структуру с тремя блоками отслеживания, моделирования и прогнозирования мнений в социальных сетях. Она включает:

  1. обнаружение эмоций, тем и мнений в реальном времени
  2. моделирование информационных потоков и агентное моделирование
  3. моделирование сетей мнений

Беккерс представил применение мониторинга социальных сетей в Нидерландах. [16] [ нужна цитата для проверки ] Государственные организации в Нидерландах (такие как Налоговое агентство и Министерство образования ) начали использовать мониторинг социальных сетей для получения более глубокого понимания настроений целевых групп. С одной стороны, государственный сектор сможет предоставлять общественности своевременные и эффективные ответы с помощью методов мониторинга социальных сетей, но с другой стороны, им также придется иметь дело с проблемами этических вопросов, таких как прозрачность и конфиденциальность .

Количественная оценка социальных сетей

Программное обеспечение для управления социальными сетями (SMMS) — это прикладная программа или программное обеспечение, которое облегчает возможность организации успешно взаимодействовать с социальными сетями по различным каналам связи . SMMS используется для мониторинга входящих и исходящих разговоров, поддержки взаимодействия с клиентами, аудита или документирования инициатив социального маркетинга и оценки полезности присутствия в социальных сетях. [17]

Может быть сложно измерить все разговоры в социальных сетях. Из-за настроек конфиденциальности и других проблем не все разговоры в социальных сетях могут быть найдены и сообщены инструментами мониторинга. Однако, хотя мониторинг социальных сетей не может дать абсолютных цифр, он может быть чрезвычайно полезен для выявления тенденций и сравнительного анализа, в дополнение к упомянутым выше применениям. Эти результаты могут, в свою очередь, влиять на будущие бизнес-решения и формировать их.

Для доступа к данным социальных сетей (постам, твитам и метаданным), а также для анализа и мониторинга социальных сетей многие компании используют программные технологии, созданные для бизнеса.

На основе местоположения

Большинство социальных сетей позволяют пользователям добавлять местоположение к своим сообщениям (ссылаться на все наши каналы). Местоположение может быть классифицировано как «в месте» или «около места». «Услуги «в месте» можно определить как услуги, где контент на основе местоположения создается в географическом местоположении. Услуги «около места» можно определить как услуги, которые ссылаются на определенное местоположение, но контент не обязательно создается в этом конкретном физическом месте». [18] Дополнительная информация, доступная из сообщений с геотегами (ссылка на статью о геотегах), означает, что они могут отображаться на карте. Это означает, что местоположение может использоваться в качестве начала поиска в социальных сетях, а не ключевое слово или хэштег. Это имеет серьезные последствия для специалистов по ликвидации последствий стихийных бедствий, мониторингу событий, безопасности и охране, поскольку большая часть их работы связана с отслеживанием и мониторингом определенных местоположений.

Используемые технологии

Различные платформы мониторинга используют различные технологии для мониторинга и измерения социальных сетей. Эти поставщики технологий могут подключаться к API, предоставляемому социальными платформами, которые созданы для сторонних разработчиков для разработки собственных приложений и сервисов, которые получают доступ к данным. API Graph от Facebook — это один из таких API, к которому продукты решений для мониторинга социальных сетей будут подключаться для извлечения данных. [19] Некоторые компании, занимающиеся мониторингом и аналитикой социальных сетей, используют вызовы поставщикам данных каждый раз, когда конечный пользователь разрабатывает запрос. Другие также будут хранить и индексировать социальные сообщения, чтобы предлагать исторические данные своим клиентам.

Дополнительные компании по мониторингу используют краулеры и технологию поиска по ключевым словам. (См. также: Семантический анализ , Обработка естественного языка .) Базовая реализация включает в себя сбор данных из социальных сетей в больших масштабах и анализ результатов для их осмысления.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Öztamur, Dilhan; Sarper Karakadılar, İbrahim (15 сентября 2014 г.). «Изучение роли социальных сетей для малого и среднего бизнеса в сфере бизнеса: как новый инструмент маркетинговой стратегии для перспектив производительности фирмы». Procedia — Социальные и поведенческие науки . 150 : 511–520. doi : 10.1016/j.sbspro.2014.09.067 . ISSN  1877-0428.
  2. ^ ab "Мониторинг социальных сетей". Financial Times . Получено 30 октября 2012 г.
  3. ^ Дей, Липика; Хак, Ск. Мираджул; Хурдия, Арпит; Шрофф, Гаутам (2011). «Получение конкурентной разведки из социальных сетей». Труды совместного семинара 2011 года по многоязычному OCR и аналитике для зашумленных неструктурированных текстовых данных. стр. 1. doi :10.1145/2034617.2034621. ISBN 978-1-4503-0685-0. S2CID  15824572.
  4. ^ "Что такое метрики социальных сетей? - Определение с сайта WhatIs.com". SearchContentManagement . Получено 13 декабря 2017 г. .
  5. ^ Де, Шаунак; Майти, Абхишек; Гоэль, Вритти; Шитоле, Санджай; Бхаттачарья, Авик (2017). «Прогнозирование популярности постов в Instagram для журнала о стиле жизни с использованием глубокого обучения». 2017 2-я Международная конференция по системам связи, вычислениям и ИТ-приложениям (CSCITA) . стр. 174–177. doi :10.1109/CSCITA.2017.8066548. ISBN 978-1-5090-4381-1. S2CID  35350962.
  6. ^ Murdough, C. (2009). «Измерение социальных сетей: это не невозможно» (PDF) . Журнал интерактивной рекламы . 10 (1): 94–99. doi :10.1080/15252019.2009.10722165. S2CID  166700461.
  7. ^ Кришнамурти, Балачандер (2009). «Мера онлайновых социальных сетей» . COMSNETS'09: Труды Первой международной конференции по системам и сетям связи . IEEE Press. С. 190–199.
  8. ^ abc Канали, Клаудия; Колаянни, Колаянни; Ланчелотти, Риккардо Ланчелотти. «Сбор данных в социальных сетях: проблемы и предложения» (PDF) . Университет Модены и Реджо-Эмилии . S2CID  13987132.
  9. ^ Ван, Вэй (2011). «Мониторинг сетевого трафика, анализ и обнаружение аномалий [Гостевая редакционная статья]». IEEE Network . 25 (3): 6–7. doi :10.1109/mnet.2011.5772054.
  10. ^ Андреолини, Мауро; Касолари, Сара; Коладжанни, Микеле; Маркетти, Мирко (2007). Динамическая балансировка нагрузки для систем обнаружения сетевых вторжений на основе распределенных архитектур. Шестой международный симпозиум IEEE по сетевым вычислениям и приложениям (NCA 2007) . IEEE. стр. 153–160. doi :10.1109/nca.2007.17. ISBN 978-0-7695-2922-6.
  11. ^ Батринка, Богдан; Трелеавен, Филип К. (1 февраля 2015 г.). «Аналитика социальных сетей: обзор методов, инструментов и платформ». AI & Society . 30 (1): 89–116. doi : 10.1007/s00146-014-0549-4 . ISSN  0951-5666.
  12. ^ "Что такое веб-сканер? | Как работают веб-пауки". Moz . Получено 28 мая 2020 г. .
  13. ^ Ча, М (2008). «Характеристика социальных каскадов в Flickr». Труды первого семинара по онлайн-социальным сетям . С. 13–18. doi :10.1145/1397735.1397739. ISBN 978-1-60558-182-8. S2CID  1573265.
  14. ^ «Новый подход к измерению того, как бренды представлены в социальных сетях». NicheHunt . 9 июня 2017 г. Получено 26 июня 2017 г.
  15. ^ Собкович, Павел; Кашески, Майкл; Бушар, Гийом (октябрь 2012 г.). «Изучение общественного мнения в социальных сетях: моделирование, имитация и прогнозирование политических мнений в Интернете». Government Information Quarterly . 29 (4): 470–479. doi :10.1016/j.giq.2012.06.005. S2CID  7569219.
  16. ^ Беккерс, Виктор (октябрь 2013 г.). «Мониторинг социальных сетей: оперативное управление в тени наблюдения?». Government Information Quarterly . 30 (4): 335–342. doi : 10.1016/j.giq.2013.05.024. hdl : 1765/50340 . S2CID  35198738.
  17. ^ Овайанг, Дж. (январь 2012 г.). «Стратегия управления распространением социальных сетей» (PDF) . Altimeter Group .
  18. ^ «Маркетинг, основанный на местоположении — Социальные сети, основанные на местоположении — Геоудивительность».
  19. ^ "Graph API" . Получено 14 мая 2015 г.