Data Mining sui Social Media – Come Funziona e Chi lo Sta Usando

Oggi ci sono più di tre miliardi di utenti di social media, con 11 persone che creano un account ogni secondo. Cosa significa questo?

Bene, nel tempo che impieghi a finire questa frase, centinaia di migliaia di commenti, tweet, immagini e video sono stati pubblicati sui social media.

Sarebbe un eufemismo dire che i social media sono uno dei principali contributori al big data, ma cosa puoi fare con tutte queste informazioni? Come possono le aziende, i ricercatori e persino le agenzie governative iniziare a dare un senso ai social media?

Uno dei modi migliori per trovare informazioni nascoste nei social media è attraverso il data mining dei social media.

Cos'è il data mining dei social media?

Sappiamo dalla nostra guida sul data mining che questo si riferisce comunemente alla "scoperta della conoscenza all'interno dei database". Questo può essere il caso del data mining regolare, ma il data mining dei social media viene effettuato su una scala molto più ampia.

A cosa serve il data mining dei social media?

Il data mining dei social media viene utilizzato per scoprire modelli e tendenze nascoste dalle piattaforme di social media come Twitter, LinkedIn, Facebook e altre. Questo viene tipicamente fatto attraverso l'apprendimento automatico, la matematica e le tecniche statistiche.

Mentre il data mining avviene all'interno dei database e dei sistemi interni di un'azienda, il data mining dei social media è molto meno limitato su cosa e dove esplora.

Dopo che i dati sociali sono stati estratti, i risultati vengono passati al software di analisi dei social media per spiegare e visualizzare le intuizioni.

Come funziona il data mining dei social media?

I dati sociali devono prima essere raccolti e processati. Questi sono dati pubblicamente disponibili, che possono includere età, sesso, razza, posizione geografica, professione, scuole frequentate, lingue parlate, amici e connessioni, reti a cui appartieni e altro ancora.

Poi c'è il contenuto non strutturato di ciò che pubblichi sui social media – come tweet, commenti e aggiornamenti di stato – che è principalmente ciò che le aziende, le imprese e le agenzie cercano di estrarre. Quindi, se i tuoi profili sono completamente pubblici, comprendi che questo è generalmente un terreno di gioco equo per il data mining dei social media.

Quindi viene applicata una varietà di tecniche di data mining. Alcune tecniche possono utilizzare l'apprendimento automatico, altre no. Questo dipende tutto da quanto in profondità i "minatori" vogliono esplorare.

Infine, tutte queste intuizioni devono essere visualizzate in un modo che possa essere interpretato. Mentre ci sono una varietà di strumenti di visualizzazione dei dati da utilizzare, l'analisi dei social media spesso fornisce le proprie opzioni di visualizzazione.

Questo è come funziona il data mining dei social media in sintesi, quindi quali sono alcuni dei suoi casi d'uso?

Quali sono alcuni usi del data mining dei social media?

Perché un'azienda, un istituto di ricerca o un'agenzia governativa dovrebbe cercare di estrarre dati sociali? Bene, ci sono una serie di ragioni. Ecco alcune delle più importanti:

Analisi delle tendenze

L'analisi delle tendenze può essere un metrica molto importante per le aziende che utilizzano il social listening. Ad esempio, le aziende possono analizzare quali argomenti, menzioni e parole chiave sui social media sono attualmente di tendenza e applicare tecniche di mining per capire perché.

Questa intuizione può essere estremamente rivelatrice; lascia che ti fornisca uno degli esempi più importanti di ciò che intendo.

Un' analisi recente di SimplyMeasured ha concluso che l'estrazione del sentiment sulle piattaforme di social media come Twitter e Facebook prima delle elezioni presidenziali statunitensi del 2016 era in realtà più accurata nel prevedere i risultati delle elezioni. Molti sondaggi tradizionali quell'anno prevedevano che Hillary Clinton sarebbe stata la vincitrice.

Come puoi vedere, l'allora candidato Donald Trump aveva un sentiment più positivo sui social media rispetto al suo avversario. Il sentiment negativo era quasi alla pari.

L'analisi delle tendenze ci permette di vedere un quadro diverso e comprendere verità nascoste.

Rilevamento degli eventi (mappatura del calore sociale)

Il rilevamento degli eventi – a volte chiamato mappatura del calore sociale – può essere un metrica importante per i ricercatori e le agenzie che utilizzano il monitoraggio dei social media. L'esempio seguente mostra perché.

All'inizio del 2016, gli scienziati dell'ORNL hanno estratto dati sociali da Twitter per esaminare le interruzioni di corrente negli Stati Uniti. Osservando i dati testuali e delle immagini, abbinati alle informazioni su dove provenivano questi dati (geospaziali), potevano vedere in tempo reale dove si stavano verificando le principali interruzioni.

Pensa solo alle molte possibilità e ai casi d'uso di un modello come questo. Uno che mi viene in mente è durante i disastri naturali.

Rilevamento dello spam sociale

Anche le piattaforme di social media che usiamo quotidianamente stanno beneficiando dell'uso del data mining. Un esempio di questo è il rilevamento dello spam sociale.

Potresti vederlo su piattaforme dove gli spammer e i bot sono molto prominenti – sto guardando te, Twitter e Instagram.

I bot trovano sempre scappatoie su queste piattaforme per spammare gli utenti con contenuti fastidiosi, ripetitivi e inutili. A causa di quanto è diventata potente l'automazione, rilevare questi bot e schiacciarli può richiedere del tempo. Con il data mining dei social media, le piattaforme stanno migliorando costantemente nel rilevamento dello spam.

Quindi, cosa potrebbe innescare il rilevamento dello spam? Potrebbe essere cose come un numero eccessivo di follower in un periodo di tempo estremamente breve. Tweet/commenti eccessivi, tag e aggiornamenti di post potrebbero essere anche dei trigger.

Per essere più proattivi riguardo allo spam sociale, Twitter ha recentemente rilasciato un aggiornamento per limitare il numero di account che un utente può seguire in un giorno da 1.000 a 400.

Scoprire l'ignoto

Che si tratti di data mining dei social media o di data mining in generale, l'intero scopo è immergersi e scoprire ciò che non è visibile a livello superficiale.

Con i progressi nelle tecnologie come l'apprendimento automatico e le reti neurali artificiali, il data mining dei social media continuerà solo a diventare più creativo e approfondito. Nel frattempo, assicurati di visualizzare i tuoi risultati in un modo che il pubblico più ampio possa comprendere.

L'analisi dei social media spesso fornisce le proprie visualizzazioni, ma per gli utenti più avanzati, potrebbe valere la pena vedere quali opzioni di visualizzazione dei dati sono disponibili.