Od neštruktúrovaných dát k sociálnej inteligencii
Skúmanie cesty prúdenia dát zo sociálnych médií od technologických platforiem až po výskumné riešenia.
Za posledných 15 až 20 rokov sa výrazne zdokonalili výpočtové systémy a nastal tiež pokrok vo vývoji algoritmov a umelej inteligencie (AI), ktoré nám umožňujú spracovať čoraz viac údajov, ako bolo doteraz možné.
Či už hovoríme o monitorovacích platformách sociálnych médií alebo o mnohých iných analytických prístupoch založených na princípe umelej inteligencie, tieto pokroky v oblasti technológií a data science sú pôsobivé. Pomáhajú nám rýchlo a efektívne porozumieť obrovskému množstvu údajov, avšak aby mohli predstavovať užitočný a skutočný výskumný nástroj, potrebujeme vedieť viac.
Na základe našich skúseností sme odpozorovali tri základné metodologické piliere pre zmysluplný program inteligencie sociálnych médií:
- Platformy inteligencie sociálnych médií (softvérové platformy určené na umožnenie social listeningu z rôznych zdrojov dát, ktoré poskytujú v reálnom čase prístup k rozličným metrikám pomocou interaktívnych dashboardov)
- Pokročilá analytika vedená umelou inteligenciou (AI) (textová, obrázková a video analytika určená na pochopenie neštruktúrovaných dát pomocou NLP, machine learning, data mining, či štatistických analýz atď.)
- Ľuďmi riadené objavovanie insightov (individuálny prínos výskumníka, hľadanie insightov z dát zo sociálnych médií prostredníctvom analytických rámcov)
Každý jeden z týchto pilierov prináša užitočné informácie pri odpovedaní na kritické otázky klientov. Ich kombinácia však poskytuje súhrnný pohľad na dannú problematiku. Na demonštráciu týchto pilierov v praxi môžeme využiť niektoré príklady z našej platformy sociálnej inteligencie Synthesio, týkajúce sa aktuálnej situácie v súvislosti s COVID-19, ktoré nám umožňujú lepšie pochopiť stav a dôsledky pandémie.
V nasledujúcom grafe sa zameriavame na obavy ľudí vyvolané krízou v súvislosti s pandémiou COVID-19. Kombináciou prístupu zhora-nadol a prístupu orientovaného na spotrebiteľa, ktorý využíva silu deep-learning algoritmov (prístup zdola nahor), sme schopní identifikovať nové obavy, ktoré sme neočakávali - napríklad negatívny vplyv obdobia lockdownu na vzdelávanie detí, či nárast rasizmu a hľadanie vinníkov, ktorí by prevzali zodpovednosť za aktuálnu krízu.
Oblasť sociálnej inteligencie a analytiky patrí v veľmi zaujímavým a stále sa rozvíjajúcim témam. Táto štúdia odhaľuje niektoré všeobecné mýty týkajúce sa sociálnej inteligencie a analytiky a poukazuje na kľúčové faktory, ktoré je potrebné zohľadniť pri vyhodnocovaní výhod a nevýhod rôznych výskumných prístupov.