29、品牌声誉挖掘与可视化框架

品牌声誉挖掘与可视化框架

在当今数字化时代，品牌声誉对于各类组织至关重要。随着互联网和社交媒体的广泛应用，消费者在网络上分享对产品和服务的看法和体验，这些讨论对品牌的认知和成功产生着重大影响。因此，如何有效管理品牌的在线声誉成为了组织面临的重要挑战。本文将介绍一种品牌声誉挖掘（BRM）框架，帮助企业进行品牌声誉管理。

1. 引言

品牌声誉一直是众多组织关注的重要问题，尤其是面向消费者的组织。推荐和口碑对组织的形象和成功有着重要影响，负面的社交活动很容易损害品牌声誉。随着互联网和社交媒体的普及，组织管理在线声誉变得尤为重要。越来越多的用户认为博客和在线论坛是了解产品和服务的可靠途径。然而，网络上消费者生成内容（CGC）的大量增加，使得组织仅依靠人力手动监控品牌声誉几乎不可能。因此，自动化品牌声誉挖掘成为了解决方案。

BRM旨在识别社交媒体上与特定公司、机构或组织相关的“提及”，并确定这些提及的情感倾向。通过BRM活动收集的信息可用于组织比较自身与竞争对手的表现、评估特定营销策略以及了解特定产品或服务在市场上的接受程度。成功实施BRM面临三个主要挑战：
1. 信息识别与收集 ：在网络媒体上识别和收集提及信息，如社交网络、博客和新闻网站。
2. 数据挖掘应用 ：应用数据挖掘技术确定提及信息的情感倾向，或根据表达的观点对提及进行分组。
3. 结果呈现 ：以可操作的方式呈现数据挖掘结果，可视化技术是解决这一挑战的最佳选择。

本文提出的BRM框架可广泛应用于收集、处理和展示组织品牌的声誉。该框架包括从社交媒体、新闻和博客等网络来源