Измерение социальных сетей
Измерение социальных сетей , также называемое контролем социальных сетей , — это управленческая практика оценки успешных коммуникаций брендов, компаний или других организаций в социальных сетях. [1]
Ключевые показатели эффективности можно измерить путем извлечения информации из каналов социальных сетей, [2] такие как блоги , вики , микроблоги, такие как Twitter , сайты социальных сетей или веб-сайты для обмена видео/фото, форумы время от времени . Компании также используют его для оценки текущих тенденций в отрасли. [3] Этот процесс сначала собирает данные с разных веб-сайтов, а затем выполняет анализ на основе различных показателей, таких как время, проведенное на странице, рейтинг кликов , доля контента, комментарии, текстовая аналитика, чтобы выявить положительные или отрицательные эмоции по поводу бренда. [4] [5] Некоторые другие показатели социальных сетей включают долю голосов, 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. Далее следует определение возможных социальных стратегий, которые будут использоваться для достижения цели. Следующим шагом будет разработка стратегий, которые будут использоваться, и настройка инструментов конфигурации, которые упрощают процесс сбора данных. На следующем этапе стратегии и инструменты внедряются в режиме реального времени. Этот шаг включает в себя проведение тестов обеспечения качества методов, используемых для сбора данных. И на последнем этапе данные, собранные из системы, анализируются и, если возникает необходимость, уточняются во время выполнения для улучшения используемых методологий. Последний шаг гарантирует, что полученный результат будет больше соответствовать цели, определенной на первом этапе. [6]
Сбор данных
[ редактировать ]Получение данных из социальных сетей требует изучения участия пользователей и населения с целью получения и сбора очень многих видов данных (например, комментариев, загрузок и т. д.). [7] Существует несколько распространенных методов сбора данных, таких как анализ сетевого трафика , специальные приложения и сканирование. [8]
Анализ сетевого трафика - Анализ сетевого трафика — это процесс захвата сетевого трафика и его внимательного наблюдения для определения того, что происходит в сети. В первую очередь это делается для улучшения производительности, безопасности и других общих задач управления сетью. [9] Несмотря на обеспокоенность по поводу потенциального нарушения конфиденциальности в Интернете, анализ сетевого трафика всегда ограничивается правительством. Кроме того, высокоскоростные каналы невозможно адаптировать к анализу трафика из-за возможной проблемы перегрузки в соответствии с механизмом анализа пакетов. [10]
Специальное приложение - Специальное приложение — это своего рода приложение, которое предоставляет услуги и игры пользователям социальных сетей путем разработки API-интерфейсов, предлагаемых компаниями социальных сетей (платформа разработчика Facebook). Инфраструктура Ad-hoc-приложения позволяет пользователю взаимодействовать с уровнем интерфейса вместо серверов приложений. API предоставляет приложению путь для доступа к информации после входа пользователя в систему. [8] Более того, размер собираемого набора данных варьируется в зависимости от популярности платформы социальных сетей, т. е. платформы социальных сетей с большим количеством пользователей будут иметь больше данных, чем платформы с меньшей пользовательской базой. [8] Парсинг — это процесс, в ходе которого API собирают онлайн-данные из социальных сетей. Данные, собранные с помощью Scraping, имеют необработанный формат. Однако получить доступ к этим типам данных немного сложно из-за их коммерческой ценности. [11]
Ползание - Сканирование — это процесс, при котором веб-сканер создает индексы всех слов на веб-странице, сохраняет их, затем просматривает все гиперссылки и индексы на этой странице и снова сохраняет их. [12] Это самый популярный метод сбора данных, который также хорошо известен своей простотой в использовании и основан на распространенном объектно-ориентированном языке программирования (Java или Python и т. д.). И самое главное, компании социальных сетей (YouTube, Flicker, Facebook, Instagram и т. д.) дружелюбны к методам сканирования, предоставляя общедоступные API. [13]
Приложения
[ редактировать ]Для брендинга
[ редактировать ]Мониторинг социальных сетей позволяет исследователям получить представление об общей видимости бренда в социальных сетях, измерить влияние кампаний, определить возможности для взаимодействия, оценить активность конкурентов и долю голоса, а также обнаружить 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 целого ряда групп, в которые входят исследователи рынка, по связям с общественностью специалисты , маркетинговые команды, специалисты по социальному взаимодействию и сотрудники местных сообществ, агентства и отделы продаж . Несколько различных провайдеров 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
[ редактировать ]Помимо коммерческих приложений, мониторинг социальных сетей стал широко распространенным методом, применяемым общественными организациями и правительствами. Мониторинг является традицией в государственном секторе , а мониторинг социальных сетей обеспечивает подход в режиме реального времени к выявлению социальных событий и реагированию на них. Правительства пришли к осознанию необходимости в стратегиях, позволяющих справиться с неожиданностями, возникающими в результате быстрого расширения общественных проблем. Собкович [15] представила структуру с тремя блоками отслеживания мнений в социальных сетях, моделирования и прогнозирования. Он включает в себя:
- обнаружение эмоций, тем и мнений в режиме реального времени
- моделирование информационных потоков и агентное моделирование
- моделирование сетей мнений
Беккерс представил приложение для мониторинга социальных сетей в Нидерландах. [16] [ нужна цитата для проверки ] Общественные организации в Нидерландах (такие как Налоговое агентство и Министерство образования ) начали использовать мониторинг социальных сетей, чтобы лучше понять настроения целевых групп. С одной стороны, государственный сектор получит возможность предоставлять своевременные и эффективные ответы общественности, используя методы мониторинга социальных сетей, но, с другой стороны, ему также придется иметь дело с проблемами этики, такими как прозрачность и конфиденциальность .
Количественная оценка социальных сетей
[ редактировать ]Программное обеспечение для управления социальными сетями (SMMS) — это прикладная программа или программное обеспечение, которое помогает организации успешно использовать социальные сети 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 можно найти и сообщить с помощью инструментов 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 способам использования. Эти результаты, в свою очередь, могут повлиять на будущие бизнес-решения и сформировать их.
Чтобы получить доступ к данным социальных сетей (публикации, твиты и метаданные), а также для анализа и мониторинга социальных сетей, многие компании используют программные технологии, созданные для бизнеса.
На основе местоположения
[ редактировать ]Большинство социальных сетей позволяют пользователям добавлять местоположение к своим сообщениям (ссылка на все наши каналы). Местоположение можно классифицировать как «по месту» или «около места». «Услуги «по месту» можно определить как услуги, в которых контент на основе местоположения создается в географическом местоположении. Услуги «по месту» можно определить как услуги, которые относятся к конкретному местоположению, но контент не обязательно созданный в этом конкретном физическом месте». [18] Добавленная информация, доступная в публикациях с геотегами (ссылка на статью о геотегах), означает, что их можно отображать на карте. Это означает, что в качестве начала поиска в социальных сетях можно использовать местоположение, а не ключевое слово или хэштег. Это имеет серьезные последствия для специалистов по оказанию помощи при стихийных бедствиях, мониторингу событий, безопасности и охране, поскольку значительная часть их работы связана с отслеживанием и мониторингом определенных мест.
Используемые технологии
[ редактировать ]Различные платформы мониторинга используют разные 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, имеющих доступ к данным. Facebook Graph API — один из таких API, к которому могут подключаться продукты для мониторинга социальных сетей для получения данных. [19] Некоторые компании, занимающиеся мониторингом и аналитикой социальных сетей, обращаются к поставщикам данных каждый раз, когда конечный пользователь разрабатывает запрос. Другие также будут хранить и индексировать публикации в социальных сетях, чтобы предлагать своим клиентам исторические данные.
Дополнительные компании, занимающиеся мониторингом, используют сканеры и технологии поиска для поиска ссылок 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, чтобы извлечь из них смысл.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Озтамур, Дилхан; Сарпер Каракадылар, Ибрагим (15 сентября 2014 г.). «Изучение роли социальных сетей для малого и среднего бизнеса: как новый инструмент маркетинговой стратегии для оценки эффективности фирмы» . Procedia — Социальные и поведенческие науки . 150 : 511–520. дои : 10.1016/j.sbspro.2014.09.067 . ISSN 1877-0428 .
- ^ Jump up to: а б «Мониторинг социальных сетей» . Файнэншл Таймс . Проверено 30 октября 2012 г.
- ^ Дей, Липика; Хак, Ск. Мираджул; Хурдия, Арпит; Шрофф, Гаутам (2011). «Получение конкурентной информации из социальных сетей». Материалы совместного семинара 2011 года по многоязычному распознаванию текста и аналитике зашумленных неструктурированных текстовых данных . п. 1. дои : 10.1145/2034617.2034621 . ISBN 978-1-4503-0685-0 . S2CID 15824572 .
{{cite book}}: CS1 maint: дата и год ( ссылка ) - ^ «Что такое метрики социальных сетей? — Определение с сайта WhatIs.com» . Управление контентом поиска . Проверено 13 декабря 2017 г.
- ^ Де, Шонак; Майти, Абхишек; Гоэл, Вритти; Шитоле, Санджай; Бхаттачарья, Авик (2017). «Прогнозирование популярности постов в Instagram для журнала о стиле жизни с помощью глубокого обучения». 2017 2-я Международная конференция по системам связи, вычислительной технике и ИТ-приложениям (CSCITA) . стр. 174–177. дои : 10.1109/CSCITA.2017.8066548 . ISBN 978-1-5090-4381-1 . S2CID 35350962 .
- ^ Мердо, К. (2009). «Измерение социальных сетей: это не невозможно» (PDF) . Журнал интерактивной рекламы . 10 (1): 94–99. дои : 10.1080/15252019.2009.10722165 . S2CID 166700461 .
- ^ Кришнамурти, Балачандер (2009). «Мера онлайн-социальных сетей» . COMSNETS'09: Материалы Первой международной конференции по системам и сетям связи . IEEE Пресс. стр. 190–199.
- ^ Jump up to: а б с Канали, Клаудия; Колаянни, Колаянни; Ланчелотти, Риккардо Ланчелотти. «Сбор данных в социальных сетях: проблемы и предложения» (PDF) . Университеты Модены и Реджо-Эмилии . S2CID 13987132 .
- ^ Ван, Вэй (2011). «Мониторинг сетевого трафика, анализ и обнаружение аномалий [Гостевая редакция]». Сеть IEEE . 25 (3): 6–7. дои : 10.1109/mnet.2011.5772054 .
- ^ Андреолини, Мауро; Казолари, Сара; Колаянни, Мишель; 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. дои : 10.1109/nca.2007.17 .
- ^ Батринка, Богдан; Трелевен, Филип К. (1 февраля 2015 г.). «Аналитика социальных сетей: обзор методов, инструментов и платформ» . ИИ и общество . 30 (1): 89–116. дои : 10.1007/s00146-014-0549-4 . ISSN 0951-5666 .
- ^ «Что такое веб-сканер? | Как работают веб-пауки» . Моз . Проверено 28 мая 2020 г.
- ^ Ча, М (2008). «Характеристика социальных каскадов в Flickr». Материалы первого семинара по социальным сетям Online . стр. 13–18. дои : 10.1145/1397735.1397739 . ISBN 978-1-60558-182-8 . S2CID 1573265 .
- ^ «Новый подход к измерению того, как бренды изображаются в социальных сетях» . Нишевая охота . 9 июня 2017 г. Проверено 26 июня 2017 г.
- ^ Собкович, Павел; Качески, Майкл; Бушар, Гийом (октябрь 2012 г.). «Анализ мнений в социальных сетях: моделирование, симуляция и прогнозирование политических мнений в сети». Правительственная информация Ежеквартально . 29 (4): 470–479. дои : 10.1016/j.giq.2012.06.005 . S2CID 7569219 .
- ^ Беккерс, Виктор (октябрь 2013 г.). «Мониторинг социальных сетей: быстрое управление в тени наблюдения?» . Правительственная информация Ежеквартально . 30 (4): 335–342. дои : 10.1016/j.giq.2013.05.024 . hdl : 1765/50340 . S2CID 35198738 .
- ^ Оуян, Дж. (январь 2012 г.). «Стратегия управления распространением социальных сетей» (PDF) . Группа «Высотомер» .
- ^ «Геолокационный маркетинг – геолокационные социальные сети – геоудивительность» .
- ^ «API графа» . Проверено 14 мая 2015 г.