1、社交大数据：概述与应用

社交大数据：概述与应用

1. 引言

社交媒体服务在网络空间中占据重要地位，广义上，它涵盖了一系列免费的电子平台，旨在促进和简化有共同兴趣的人们之间的交流，无论他们身处何地，都能进行互动对话和信息交换。这些虚拟平台正以指数级速度传播，为其成员提供社交沟通服务。其提供的服务不断扩展，为用户在教育、健康、文化、体育等多个知识领域提供了广泛的信息交流可能性。

在现代商业企业中，社交媒体服务已成为许多新兴应用的基础设施的一部分，如个性化推荐系统、意见分析、专业知识检索和计算广告等。在这些应用中，社交数据为提升决策过程带来了诸多益处。商业智能应用更侧重于结构化数据，但要理解和分析社交媒体数据，就需要整合来自不同来源的数据，并以合理的格式呈现。因此，许多营销研究人员认为，社交媒体分析为企业提供了一个独特的机会，将市场视为企业与客户之间的“对话”。社交大数据（SBD）具有大数据的典型特征，包括广泛的物理分布、多样的格式、非标准的数据模型、独立管理和异构的语义。

在这种背景下，社交数据分析是一项不断发展的任务，它融合了社交媒体分析、语义发现、预测分析、情感分析、情感设计和大数据计算等多个学科。例如，由于SBD来自各种不同的来源，因此有必要衡量来源的声誉，并为分析师提供灵活性，以便了解每个来源的信任价值。另一个重要方面是提取的社交文本数据的语义，从中可以得出有意义的信息。此外，开发意见挖掘和情感分析技术，以有效提取和总结情感数据，有助于倾听来自社交媒体的客户声音（VoC）和市场声音（VoM）。最后，社交大数据时代揭示了一些丰富的资源，可以发现和收集大规模的情感大数据。然而，由于这些平台产生的信息量巨大，且缺乏监管，很难验证内容和用户的可信度。因此，有必要准确理解社交用户及其内容的上下文，以建立衡量其