АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

АННОТАЦИЯ

Статья о анализе социальных сетей с помощью технологий больших данных.

Ключевые слова: анализ социальных сетей, социальная сеть, графовый анализ, большие данные.

Анализ социальных сетей с использованием технологий больших данных является важным инструментом для извлечения ценной информации из огромных объемов данных, собираемых в социальных сетях.

Под социальными сетями понимаются разные типы интернет-площадок, необходимые для обмена информацией с пользователями.

По форме общения социальные сети можно разделить на мультимедийные, блоговые и микроблоги.

Все больше людей пользуются мультимедийными сетями. Общие проекты отличаются от всех остальных проектов тем, что они ориентированы на общение участников через видео- и аудиозаписи.

Блоговые социальные сети позволяют пользователям общаться через блоги (в виде отчетов, сообщений и докладов). Сегодня этот вид социальных ресурсов стал все более популярным и позволяет пользователям самореализоваться, а также находить единомышленников.

Микроблоги. Каждый год все больше популярности приобретают микроблоги, а также другие системы мгновенного новостного сообщения. С точки зрения популярности социальных сетей, в первую очередь самой известной является социальная сеть «ВКонтакте».

Для создания контента в социальных сетях, необходимо учитывать специфику работы в социальных сетях.

Исходя из этого, можно сделать вывод о том, что они имеют следующие характеристики:

• продающий контент;
• информационный;
• развлекательный;
• хайповый.

• Продающий контент

С помощью такого контента можно рассказать о преимуществах товара, компании или фирмы. Создается он исключительно для продажи чего-либо.

• Информационный контент

Благодаря этим текстам читатель получает информацию о том, как правильно выполнять ту или иную работу, а также полезные советы. В частности, информация о компании, ее история (видеоуроки), инструкция, FAQ, статьи блога и новостные сообщения.

• Развлекательный контент

Под этим подразумевается не только развлекательный контент, но и другие легкие материалы, которые не требуют от человека напряжения. Примером может послужить юмор по теме сообщества, а также шутки по поводу новостей и забавных историй.

• Хайповый контент

Людям нравится общаться друг с другом на просторах социальных сетей и узнавать новости. Привлекать внимание читателей можно с помощью трендов, инфоповодов и связей компаний. В содержании есть нюансы. Все социальные сети содержат разный контент.

С помощью технологий больших данных можно обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, включающие информацию о друзьях, лайках, комментариях, постах и других активностях пользователей.

К услугам пользователей относятся различные сервисы:

• платные;
• бесплатные;
• специализированные;
• выдающие подробную статистику только по выбранной социальной сети.

Большинство социальных сетей имеет собственную статистику, которая предоставляет информацию для владельцев бизнеса. Однако информации часто недостаточно и работать с ней непрофессионалу сложно.

Кроме того, для правильного понимания данных, необходимо знать множество тонкостей и нюансов. На этих альтернативных площадках информация представлена простыми и наглядными словами для новичков. Более того, иногда сервисы анализа социальных сетей предоставляют доступ к статистике не только собственного аккаунта заказчика или конкурентов.

Анализ больших данных подразделяется на четыре подкатегории:

• описательная аналитика;
• диагностическая аналитика;
• прогнозная аналитика;
• предписывающая аналитика.

• Описательная аналитика

Описательная аналитика считается полезным методом для выявления закономерностей в определенном сегменте клиентов. Это упрощает данные и сводит прошлые данные в удобочитаемую форму.

• Диагностическая аналитика

Диагностическая аналитика, как следует из названия, ставит диагноз проблеме. Это дает подробное и углубленное представление о первопричине проблемы.

• Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика, как можно понять из самого названия, связана с прогнозированием будущих инцидентов. Эти будущие инциденты могут быть тенденциями рынка, тенденциями потребителей и многими другими событиями, связанными с рынком.

• Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика - наиболее ценная, но малоиспользуемая форма аналитики. Это следующий шаг в прогнозной аналитике. Предписывающий анализ исследует несколько возможных действий и предлагает действия в зависимости от результатов описательного и прогнозного анализа данного набора данных. Преимущества анализа больших данных Анализ больших данных оказался выгодным для бизнеса. Они используют аналитику больших данных различными способами. Существует четыре преимущества аналитики больших данных.

• Управление рисками

Аналитика больших данных дает важную информацию о поведении потребителей и тенденциях рынка, которые помогают компаниям оценивать свое положение и прогресс. Кроме того, они способны предвидеть любые предстоящие риски с помощью прогнозной аналитики и снижать этот риск, опираясь на предписывающую аналитику и другие виды методов статистического анализа.

• Разработка продукта и инновации

Анализ больших данных также помогает предприятиям принять решение о производстве и одобрении продукта для продвижения на рынке. Отзывы клиентов о продукте являются частью больших данных. Затем эти данные используются предприятиями для оценки производительности своего продукта и принятия решения о том, следует ли продолжать или прекратить.

• Более быстрое и качественное принятие решений

Мир стал быстрее, и таким же стал процесс принятия решений. Анализ больших данных стимулирует процесс принятия решений. В настоящее время компаниям не нужно ждать ответа несколько дней или месяцев.

• Улучшение качества обслуживания клиентов

Когда компании могут так часто анализировать поведение клиентов, они могут улучшить качество обслуживания клиентов, в том числе на личном уровне. Различные типы анализа больших данных позволяют предприятиям обрабатывать и использовать массив необработанных данных, которые они собирают ежедневно.

Анализ социальных сетей с использованием технологий больших данных позволяет получить ценную информацию о поведении и предпочтениях пользователей, выявить паттерны и тренды, а также обнаружить потенциальные угрозы и преступления. Это делает такой анализ важным инструментом для различных областей и деятельности.

Список литературы:

1. Акопов, А. И. Электронные сети как новый вид СМИ / А. И. Акопов //Филологический вестник Ростовского государственного университета. 1998 - №3. -С. 43-51.
2. Анализ социальных сетей: учебное пособие / А.В. Благов, И.А. Рыцарев. – Самара: Издательство Самарского университета, 2020 – 104 с.: ил.
3. Арно Лоре Проектирование веб-API / Пер. с англ. Д. А. Беликова.– М.: ДМК Пресс, 2020.– 440 с.
4. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим / Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер ; пер. с англ.Инны Гайдюк. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014
5. Бондаренко, Е. Социальные сети как инструмент развития: -виды и возможности / Е. Бондаренко. URL: http://www.trainings.ru/library/articles/?id=10067.