社交媒体分析的现状

帮助企业从大量非结构化数据中筛选找到有用信息的工具尚未成熟。

据Deloitte咨询公司的专家称，考虑到同样范围内的业务分析，从基本信息管理和商业智能（BI）到预测分析，社交媒体分析既是先进的，又是刚刚起步的。

“从我的角度来说它是个婴儿。我认为，有如此众多的小型创业公司这一事实就反映了这一点,” Deloitte公司的高级分析和建模实践领导的负责人John Lucker在一次访谈中说道。这些创业者中的许多有好的想法，但是他们的努力还没有成形，他说。

用于分析社交网络的技术在“大数据”分析技术的应用上是高级的，一些企业用它来分析消费者对他们品牌的情感或预测消费市场的趋势和商机。然而，支持这些需求的产品都还年轻，而且对用这些数据作些什么的理解仍然很匮乏，Lucker说。

Lucker提出了他的想法，不是作为一种社交分析专家身份，而是作为在企业分析上具有资深经验，能接受越来越多来自客户试图弄明白社交媒体数据的应用问题的人士。2000年在加入Deloitte公司之前，他开发了他的数据分析以及市场营销技术，大多数是通过早在1980年代初期在银行和保险公司工作的职业生涯中获得。

如果社交媒体分析是不成熟的，那仅仅意味着它稍稍地滞后于在其它领域中使用的分析，他说。“我一起工作的世界1000强的公司没有一家，没有一个人在分析的使用上是成熟的。在大多数公司中是有些分散的很有才华的人，但他们只是仅仅分散的。”

根据Deloitte公司对事情的分类，公司分析的成熟范围从信息管理（为以后的招回对数据简单的组织）开始，进而通过商业智能（BI）（基于历史数据的灵活的报表），绩效管理（有系统地应用数据以提高企业的绩效），以及高级或预测分析（基于数据作出可信的预测）。

社交媒体数据有点不同，我们不能控制它是如何在网上创建的记录的，而且反回来还要给在它加上结构。仅仅解析出社交媒体上提到的一个公司想要跟踪的所有信息就需要大量的计算功力。但相对少量的企业已经跨过基于那些数据产生的历史报表，进而做出有用的预测，Lucker说。

“从技术方面，它不止是一个经典的、务实的故事,”Lucker说，但是你越多地走向高级分析，你就越会将注意力从技术本身转向知道如何使用这些技术及如何理解数据。

例如，你必须决定对来自不受控制的媒体的数据到底相信到什么程度。如果你想挖掘报纸网站的评论部分有关预算，茶党（Tea Party）, 提高债务限额的争论，或者最近的标准普尔对美国信用评级的下调，你当然可以得到一个消费者情绪的样品，但它的代表性如何？有多少发贴的人其实是一个说客和他们的随从？有多少是专业的抱怨者和怪人?

“它不是人的情感的一个随机感觉,“Lucker说。“你如何规范天生就带有曲解和偏见的非结构化数据?”有数据清洗策略可以过滤掉有疑问的数据，但你也可能在这一过程中最终消除了一些合法的内容。“你也许会根据你认为是正常的设立一个同样偏颇的数据集。这与处理诸如客户信息或价格信息这样一些易于对偏差进行统计的公司数据是完全不同的问题。”

与此同时，很重要的是，不能高估数据的准确性或基于它的分析质量，Lucker说。网络市场营销者像亚马逊公司（Amazon）可以通过观察我们买了些什么做许多事情对我们的品味做出预测。但即使是他们也会迷茫，在我们使用他们的服务为别人买一个礼物而根本不反映我们的口味的时候。市场营销者在处理社交媒体上的反馈时会面临更大的挑战，有些消费者的贴子可能是随机评价或朋友之间内部的笑话而根本不能反映他们的真实偏好。

“我们应该寻找出在第二手或第三手的数据源中验证信息的方式，”他说。“我永远不会建议你说，正确的方法是在你不能做到完美之前根本不要做它。我只是说, 把重点放在杂乱的评论，或杂乱的数据信号上，可能是危险的。”

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