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[2011.10.01] 社交媒体数据的市场:细品弱水三千

2011-10-4 21:23| 发布者: Somers| 查看: 4456| 评论: 4

摘要: 从推文的洪流中找寻意义

社交媒体数据的市场

细品弱水三千


从推文的洪流中找寻意义

Oct 1st 2011 | from the print edition

多数推文单看起来没有什么重要意义,但是一百万条一起就可能含有价值不菲的信息。通过聪明的算法,微博的洪流可以揭露一个国家的情绪变化。于是,对于一个新兴市场——社交媒体数据实时销售和分析——的兴奋就产生了。DataSift是一家创业型企业,它不久将推出一个针对这样的信息的市场。

社交媒体的数据分析曾经是家庭作坊式的小本生意。企业从非专属渠道缓慢而零散的收集数据。很多在线服务商将它们的数据束之高阁,因为以前没有方法可以从中谋利。所有的这一切都在改变。



推特是先行者,因为它产生了如此多的数据:每天有超过2.3亿条推产生,比年初多一倍多。推特希望把它的人气变成现金,但它并没有增加自己的基础设施建设,而是计划把分配和出售数据的任务外包给DataSift和Gnip(另一个新成立的企业)。

DataSift 和Gnip都在为成为“数据平台”而努力。它们从各种社交媒体服务——不仅是推特,也包括脸书,YouTube和其他——收集、整理信息并使其标准化。Gnip和DataSift都已经建立可靠网络用以对付实时的大规模数据。两家也都在实施许可规则:比如,一系列的推文可以用来分析,但是不能再次将其发布。

位于科罗拉多的博尔德(Boulder,Colorado)的Gnip公司更大程度上是一个批发型分销商。订阅全部推文的一半的消息源,要收3.3万美元每月。客户也可以订阅包含网址或某些特定关键字的消息源。买方通常是社交媒体监控企业,它们靠分析数据收费赚钱。例如,Sysomos是一个加拿大公司,它可以让企业实时追踪人们对于特定产品的感受。

DataSift的服务对象包括大企业和个人。客户可以定义复杂的过滤条件,例如找到对一个新产品有兴趣,且在伦敦生活的男性所发的所有推文。DataSift的费用取决于过滤条件的复杂程度和交付的数据流量。

Gnip和DataSift的数据流可以与更专业的企业的数据结合,那些更专业的企业试图从社交媒体数据中提取出意义。比如,Lexalytics分析消息和帖子的情绪。Klout则测量社交媒体用户的影响力(一些企业给予Klout评分高的人以特殊待遇)。

DataSift的创始人尼克•霍尔斯特德(Nick Halstead)说,有了像DataSift那样的数据交易市场,使得更多的社交媒体服务商开启其数据的仓库。Gnip的总裁克里斯•穆迪(Chris Moody)说,金融企业对此也有兴趣:将这样的数据放到他们的算法里,来做出投资决策。企业越来越热衷于将社交媒体数据和客户信息相结合。

然而,对于隐私的担忧可能会阻碍这个市场的发展。多数人认为一条推文最多只有140个字符那么长。但是那些从推特的数据洪流中“细细品味”的人,可以从中得到更多的信息,包括发送者的所在位置,从个人介绍页面得到的档案信息,以及有多少人订阅了他的信息(见博文:一条推的组成)。多数这样的信息都是可以从推特的网站上免费获取的。但是,一旦用户意识到他们的数据是怎样被使用的,他们可能就会缄口不言了。

from the print edition | Business

 
 
感谢译者 wldk 点击此处阅读双语版

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最新评论

引用 sunxiaoling 2011-10-4 22:58
through mechanisms not built for the purpose   从非专属渠道
那个mechanism不是机械或机构的意思,你这样翻译是如何得出的
引用 YolandaNini 2011-10-10 21:51
本帖最后由 YolandaNini 于 2011-10-10 21:52 编辑

Twitter would like to turn its popularity into money, but rather than beefing up its own infrastructure, it plans to outsource the task of distributing and selling its data to DataSift and Gnip, another start-up.
Twitter 希望把它的人气变成现金,但它没有以加强自己基础设施建设的形式而是计划以将其分配和出售数据的任务外包给Datasift 和 Gnip 的方式将其付诸实际。
  我是把后面两句一起理解的,应该是否定了前面那个而肯定后面这个。但是, 我有点不理解,加强基础设施怎么获利呢???

Both Gnip and DataSift have built robust networks which can cope with massive amounts of data in real time.
Gnip 和 Datasift 都已经建立了完善的网络系统来处理大量的实时数据。 (这样会不会好点?)

The streams from Gnip and DataSift can be combined with data from more specialised firms that try to extract meaning from social-media data.
那些想从社交媒体数据中提取有意义的信息的公司可以将Gnip 和 Datasift的信息与其更专业的信息相结合。  (这样呢?)  
引用 aubreychen 2011-10-10 23:32
不错
引用 魅哓哎 2011-10-17 21:14
回复 YolandaNini 的帖子

想想电信和移动怎么赚钱的。你就知道增强基础设施的目的了。

查看全部评论(4)

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