సోషల్ డేటా అనేది సోషల్ మీడియా యూజర్లు బహిరంగంగా పంచుకునే సమాచారం, ఇందులో యూజర్ యొక్క స్థానం, భాష మాట్లాడే, జీవిత చరిత్ర మరియు / లేదా షేర్డ్ లింకులు వంటి మెటాడేటా ఉంటుంది. అమ్మకాలను పెంచే లేదా రాజకీయ ప్రచారం విషయంలో ఓట్లను గెలుచుకునే కస్టమర్ అంతర్దృష్టుల కోసం వెతుకుతున్న విక్రయదారులకు సామాజిక డేటా విలువైనది. ట్విట్టర్ నుండి ట్వీట్లు, ఫేస్బుక్లో పోస్ట్లు, పిన్స్ ఆన్, టంబ్లర్లో పోస్ట్లు మరియు ఫోర్స్క్వేర్ మరియు యెల్ప్ పై చెక్-ఇన్లతో సహా అనేక రకాల సామాజిక డేటా ఉన్నాయి. ఫేస్‌బుక్ ఫర్ బిజినెస్ మరియు ట్విట్టర్ ప్రకటనలు ప్రకటనదారులు తమ ప్రకటనలపై ఆసక్తి చూపే లక్ష్య వినియోగదారులకు మార్కెట్ చేయడానికి సామాజిక డేటాను ఉపయోగించడానికి సహాయపడే రెండు ప్రోగ్రామ్‌లు.
సామాజిక డేటాను విడదీయడం
వినియోగదారులు తమ సామాజిక డేటాను స్వచ్ఛందంగా పబ్లిక్‌గా చేసుకుంటారు, దీనివల్ల కంపెనీలకు ఉచిత మరియు సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. అథ్లెటిక్ ఈవెంట్లకు టిక్కెట్లను విక్రయించే సంస్థ ఒక వినియోగదారు అనేక క్రీడా జట్లను అనుసరిస్తుందని చూస్తే, ఆ సంస్థ తన అభిమాన జట్టు ఆటను చూడటానికి టిక్కెట్లు కొనడానికి ఆమెను ప్రలోభపెట్టడానికి ఆ వినియోగదారుకు ప్రకటనలను లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు. ఒక సంస్థ సామాజిక డేటాను ఉపయోగించగల మరొక మార్గం ఏమిటంటే, వారు ఇంటి కోసం షాపింగ్ చేస్తున్నారని పంచుకున్న వారి కోసం ఉపకరణాల ప్రకటనలు వంటి ఇటీవలి పోస్ట్‌ల ఆధారంగా సకాలంలో ప్రకటనలను అందించడం.
సమగ్రంగా మరియు సరిగ్గా విశ్లేషించబడిన అధిక-నాణ్యత సామాజిక డేటాతో, కంపెనీలు తమ ఉత్పత్తులను లేదా సేవలను ఎక్కువగా కొనుగోలు చేసే వ్యక్తులకు ప్రకటనలను లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు. ప్రకటనలు చేయడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన ప్రదేశాలను నిర్ణయించడానికి కంపెనీలకు సామాజిక డేటా సహాయపడుతుంది. కంపెనీలు తమ లక్ష్య ప్రేక్షకులను లింగం, భాష మాట్లాడేవారు, ఉపయోగించిన ఎలక్ట్రానిక్ పరికరం, వయస్సు, ఆసక్తులు, స్థానం మరియు ఇతర కారకాల ద్వారా తగ్గించడం ద్వారా వారి ప్రకటనలను మరింత మెరుగుపరచవచ్చు. సామాజిక డేటా కొత్త కస్టమర్లను సంపాదించడానికి కంపెనీలకు సహాయపడటమే కాకుండా, ఇప్పటికే ఉన్న కస్టమర్‌లతో మరింత సన్నిహితంగా ఉండటానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
సామాజిక డేటాను విశ్లేషించడం
సామాజిక డేటాను విశ్లేషించడానికి సాధారణంగా రెండు దశలు ఉన్నాయి. మొదటిది నెట్‌వర్కింగ్ సైట్లలో వినియోగదారులు సృష్టించిన డేటాను సేకరించి, ఆ డేటాను విశ్లేషించడం. విశ్లేషించే ప్రక్రియ సాధారణంగా నిజ సమయంలో జరుగుతుంది - మరియు అది ప్రభావం, చేరుకోవడం, v చిత్యం మరియు ఇతర పరిగణనలను నిర్ణయించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ రకమైన డేటా విశ్లేషణను ఉపయోగించే వ్యాపారాలు సామాజిక డేటాను మరియు మనోభావాలను ఎలా గుర్తించాలో, సమయ v చిత్యం (ఈ రోజుకు సంబంధించినది రేపు కాకపోవచ్చు), నాణ్యత (నిర్దిష్ట వ్యక్తుల ద్వారా కొన్ని సందేశాలు మరియు వ్యాఖ్యలు ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి) సహా అనేక విషయాలను గుర్తుంచుకోవాలి.), మరియు వైరల్ చర్య ఎలా మొదలవుతుంది మరియు వ్యాపిస్తుంది.
సామాజిక డేటా యొక్క పరిమితులు
సామాజిక డేటా అనేక కారణాల వల్ల అసంపూర్ణమైనది. వినియోగదారులు తమ గురించి పంచుకోవాలని నిర్ణయించుకునే సమాచారానికి ఇది పరిమితం. ఉదాహరణకు, కొంతమంది వినియోగదారులు వారి స్థానాన్ని లేదా వారి లింగాన్ని పంచుకోకపోవచ్చు, ప్రకటనదారులకు పని చేయడానికి అసంపూర్ణ ప్రొఫైల్‌ను ఇస్తుంది. మరొక సమస్య ఏమిటంటే, సోషల్ మీడియాలో చాలా మంది వినియోగదారులు నిజమైన వినియోగదారులు కాదు, నకిలీ రోబోట్ లేదా బోట్, ఖాతాలు. నిజమైన వినియోగదారులతో కూడా, వారు చేసే వ్యాఖ్యల ఆధారంగా బ్రాండ్ లేదా రాజకీయ అభ్యర్థి (“సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్” అని పిలుస్తారు) గురించి వారి భావాలను అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నించడం ఎల్లప్పుడూ సాధ్యం కాదు ఎందుకంటే వారి వ్యాఖ్యలు చాలా తటస్థంగా ఉంటాయి మరియు అల్గోరిథంలు వ్యాఖ్యలను సానుకూలంగా వర్గీకరించవచ్చు ప్రతికూలంగా మరియు దీనికి విరుద్ధంగా ఉంటాయి. ఇంకా, అందుబాటులో ఉన్న చాలా సానుకూల మరియు ప్రతికూల వ్యాఖ్యలు విపరీతమైనవి, ఉత్పత్తి, సేవ, బ్రాండ్ లేదా రాజకీయ అభ్యర్థి గురించి వినియోగదారులు ఎలా భావిస్తారో ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడం కష్టమవుతుంది.
