Автоматизированные методы Мониторинг социальных сетей
На данный момент используется преимущественно в сфере маркетинга и PR, однако, по прогнозам специалистов, этот метод в скором времени выйдет за эти рамки и начнет широко использоваться в социологических исследованиях.
Люди открыто выражают свое мнение по различным вопросам. При этом это мнение не искажено эффектом интервьюера, ситуацией опроса, либо самим вопросом. Более того, это мнение может распространяться по определенным группам и пользователям, что уже может представлять основу для анализа.
Что такое мониторинг социальных сетей?
Мониторинг социальных сетей — это выборка текстов пользователей социальных сетей, основанная на тех или иных критериях отбора данных текстов. А так же процесс сбора данной выборки и её интерпретации.12
Это определенный метод сбора данных, осуществляемый специальным программным обеспечением, в котором исследователь может задать ключевые слова для поиска, дату мониторинга, список исследуемых ресурсов. Все это автоматически выгружается в базу данных и уже может быть предметом анализа. Сама база представляет собой, помимо заданных критериев, конкретные сообщения пользователей, их «координаты» в Сети (никнейм, индивидуальная ссылка на сообщение, география и возраст, если это было указано респондентом). Более того, в этой же базе мы получаем сведения о потенциальном количестве человек, увидевших это сообщение, либо отреагировавших на него. Таким образом, мы получаем агрегированную базу текстов, с уже заданными кодами (тегами, словами поиска), которую можем анализировать как количественно, так и качественно.
Полученная база позволяет применять различные методы работы с информацией. Так, можно увидеть динамику сообщений, всплески и спады количества сообщений, при более подробном контент-анализе можно выявить информационные поводы того или иного всплеска активности. Мы можем проследить за самыми активными участниками и лидерами мнений.
Средства Data Mining
Буквально это можно перевести как «раскопка данных», также это называют «интеллектуальным анализом данных». Это связано с тем, что с того времени, как началась повсеместная регистрация пользователей и их действий в Интернете, появилось огромное количество данных (при этом как количественных, так и качественных), которые необходимо было анализировать. Например, человек, регистрирующийся на сайте интересующей его компании, предоставляет им как минимум свои социально-демографические характеристики. Более того, на сайтах идет учет посещаемости различных разделов, активности пользователей, возможность реагирования на их вопросы и так далее. Все эти данные требуют нетривиальных решений.
Математическая статистика оказалась в данном случае неэффективной, так как она в основном предназначена для проверки уже имеющихся гипотез, но, что более важно, использует методы осреднения, что дает фиктивные данные на таких выборках (то есть, получается «средняя температура по больнице»). В это время, задача Data Mining найти нетипичные случаи, образцы. Это анализ фрагментов выборки (подвыборки), чтобы найти там свои существующие закономерности.
Смешанные методы: совмещение автоматизированных и неавтоматизированных методов
Они во многом объединяют или дополняют два вышеперечисленных метода :автоматический и неавтоматический. Это контент-анализ, Интернет-опросы и социометрия.
Так, например, при автоматизированном мониторинге социальных сетей исследователь получает выгрузку текстовых сообщений пользователей. Для расширения своего исследования он может не просто обозначить процентное распределение упоминаний, но также и провести качественный анализ сообщений, определить информационный повод, найти взаимосвязи. Более того, методами социометрии можно буквально увидеть, как распространялось сообщение, сколько людей потенциально могло его увидеть и так далее.
Интересно отметить, что неавтоматизированные методы используются в основном для гуманитарных исследований, в то время как автоматизированные – для решения частных задач компаний, фирм, организаций. Возможно, наилучшим решением было бы совмещение двух этих методов, однако, на данный момент существуют серьезные ограничения такого подхода.
Автоматизированные методы сбора недоступны для широкой аудитории. Не все программное обеспечение данного типа, во-первых, просто в использовании, а, во-вторых, доступно по цене. Так, например, сервисы мониторинга социальных сетей предоставляют различные тарифы, исходя из которых, формируются опции доступные для пользователя.
Ограниченность предоставляемой информации пользователями. В базу данных попадает лишь то, что человек сам захотел написать. В основном, существует проблема таких неуказанных данных как: возраст и место жительства, в некоторых случаях отсутствует и информация о поле (в некоторых случая о поле респондента практически невозможно узнать, особенно если в качестве имени он использует псевдоним, ник).
Более того, человек может умышленно искажать информацию о себе, более того создавать несуществующих людей (например, «фейковые» страницы, где заполнена информация о человеке, его увлечениях, даже ведется какая-то активность, но на самом деле это может оказаться человек другого пола, возраста и так далее).
Сюда же можно отнести «закрытость» многих страниц пользователей, а также групп и сообществ. В данной ситуации, человек сознательно ограничивает круг лиц, а также свою информацию, размещенную на странице от нежелательных ему людей (это могут быть, как все те, кто не является другом этого пользователя, незарегистрированные люди, а также конкретные пользователи в данной социальной сети).
Так как взмывание страниц является незаконным, получить реальную информацию во многих случаях затруднительно. Однако на сегодняшний день, многие люди зарегистрированы не в одной социальной сети, более того, все эти сайты интегрированы друг с другом (то есть, при размещении информации в одной социальной сети, она автоматически копируется на другую страницу, если, конечно, человек выбрал данную опцию). Люди производят огромное количество фотографий, которые тут же «заливают» в сеть. Все это делает создание «фейковых» страниц неэффективным. Однако это лишь предположение.
|
