大數(shù)據(jù)應(yīng)用：看Twitter如何將“情感”轉(zhuǎn)化為“經(jīng)濟(jì)”

大數(shù)據(jù) Twitter 經(jīng)濟(jì)

shuqi | 2015-12-03 13:36

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 2006年，博客技術(shù)先驅(qū)blogger創(chuàng)始人埃文·威廉姆斯(Evan Williams）創(chuàng)建的新興公司Obvious推出了Twitter服務(wù)。在最初階段，這項(xiàng)服務(wù)只是用于向好友的手機(jī)發(fā)送文本信息。而如今，Twitter是全球互聯(lián)網(wǎng)上訪問(wèn)量最大的十個(gè)網(wǎng)站之一。是微博客的典型應(yīng)用...

大數(shù)據(jù)應(yīng)用：看Twitter如何將“情感”轉(zhuǎn)化為“經(jīng)濟(jì)”

先說(shuō)一個(gè)比較奇葩小故事。2012 年西班牙政府面臨了嚴(yán)重的預(yù)算危機(jī)，采取了嚴(yán)格的緊縮措施，其中包括了對(duì)戲票增收 13% 的稅。Teatreneu, 一家巴塞羅那的喜劇俱樂(lè)部因此流失了三分之一的夜場(chǎng)觀眾，于是轉(zhuǎn)向麥肯廣告（McCann）尋求幫助。在麥肯廣告的建議下，他們?cè)诿總€(gè)座位上都裝了一個(gè)類似 Affdex 的情緒識(shí)別設(shè)備，然后免費(fèi)向公眾開(kāi)放，門(mén)票則依據(jù)觀眾笑容的個(gè)數(shù)計(jì)費(fèi)。

具體方式為：

對(duì)觀眾的每個(gè)笑容 0.3 歐元的費(fèi)用，最多收取 80 個(gè)笑容的錢(qián)。如果有人企圖掩蓋笑容，就會(huì)被收取全額 24 歐元的門(mén)票。這樣的結(jié)果是不僅客源提高了 35%，還大大增加了收入。
這個(gè)例子趣味性的闡述了情感識(shí)別在獲得關(guān)注度上的應(yīng)用。我們不難想象到“情感經(jīng)濟(jì)”的到來(lái)。如何將“情感”帶來(lái)的“經(jīng)濟(jì)效益”高效利用？首先則需要對(duì)“情感”進(jìn)行深入剖析。

情感分析是什么？

情感分析（Sentiment analysis），又稱傾向性分析，意見(jiàn)抽取（Opinion extraction），意見(jiàn)挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Sentiment mining），主觀分析（Subjectivity analysis），它是對(duì)帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過(guò)程，如從評(píng)論文本中分析用戶對(duì)“數(shù)碼相機(jī)”的“變焦、價(jià)格、大小、重量、閃光、易用性”等屬性的情感傾向。

情感分析的應(yīng)用（以Twitter為例）：

1、Twitter Sentiment

通過(guò)對(duì)Twitter用戶進(jìn)行情感分析，預(yù)測(cè)股票走勢(shì)，2012年5月，世界首家基于社交媒體的對(duì)沖基金 Derwent Capital Markets 在屢次跳票后終于上線。它會(huì)即時(shí)關(guān)注Twitter 中的公眾情緒來(lái)指導(dǎo)其投資。基于此，一直為金融市場(chǎng)非理性舉動(dòng)所困惑的投資者，終于有了一扇可以了解心靈世界的窗戶——那便是 Twitter 每天浩如煙海的推文。一份八月份的報(bào)道顯示，利用 Twitter 的對(duì)沖基金 Derwent Capital Markets 在首月的交易中已經(jīng)盈利，它以1.85%的收益率，讓平均數(shù)只有0.76%的其他對(duì)沖基金相形見(jiàn)絀。

2、Twitter Sentiment App

其APP會(huì)對(duì)Twitter中包含給定query的tweets進(jìn)行情感分類，便于公司了解用戶對(duì)公司、產(chǎn)品的喜好，進(jìn)而指導(dǎo)改善產(chǎn)品和服務(wù)。公司還可以據(jù)此發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)劣勢(shì)，同時(shí)用戶也可以根據(jù)網(wǎng)友甚至親友評(píng)價(jià)決定是否購(gòu)買(mǎi)特定產(chǎn)品。
正如基金創(chuàng)始人保羅•郝?。≒aul Hawtin）表示：“長(zhǎng)期以來(lái)，投資者已經(jīng)廣泛地認(rèn)可金融市場(chǎng)由恐懼和貪婪驅(qū)使，但我們從未擁有一種技術(shù)或數(shù)據(jù)來(lái)量化人們的情感。”

類似的工作還有預(yù)測(cè)電影票房、選舉結(jié)果等，均是將公眾情緒與社會(huì)事件對(duì)比，發(fā)現(xiàn)一致性，并用于預(yù)測(cè)。

3、Twitter興趣聚類

通過(guò)過(guò)濾用戶歸屬地、發(fā)推位置和相關(guān)關(guān)鍵詞，Twitter建立了一系列定制化的客戶數(shù)據(jù)流。比如，通過(guò)過(guò)濾電影片名、位置和情緒標(biāo)簽，你就可以知道洛杉磯、紐約和倫敦等城市最受歡迎的電影是哪些。而根據(jù)用戶發(fā)布的個(gè)人行為描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。從這個(gè)視角來(lái)看，Twitter的興趣圖譜的效率優(yōu)于Facebook的社交圖譜。
Twitter的用戶數(shù)據(jù)所能產(chǎn)生的潛在價(jià)值同樣令人驚嘆。在社交媒體網(wǎng)站正在收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù)的形勢(shì)下，它們或許能找到更好的方式來(lái)利用這些數(shù)據(jù)盈利，并使其取代廣告成為自身提高收入的主要方式。這些社交網(wǎng)站真正的價(jià)值可能在于數(shù)據(jù)本身。相信在不久的將來(lái)，如果尋找到既能充分利用用戶數(shù)據(jù)，又可合理規(guī)避對(duì)用戶隱私的威脅，社交數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的巨大能量將會(huì)徹底被開(kāi)啟。

4、Twitter數(shù)據(jù)盈利

實(shí)際上，Twitter自己并不經(jīng)營(yíng)每一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但它把數(shù)據(jù)授權(quán)給了像DataSift這樣的數(shù)據(jù)服務(wù)公司，很多公司利用Twitter社交數(shù)據(jù)，做出了各種讓人吃驚的應(yīng)用，從社交監(jiān)測(cè)到醫(yī)療應(yīng)用，甚至可以去追蹤流感疫情爆發(fā)，社交媒體監(jiān)測(cè)平臺(tái)DataSift還創(chuàng)造了一款金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品。華爾街“德溫特資本市場(chǎng)”公司首席執(zhí)行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進(jìn)而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進(jìn)行打分。根據(jù)打分結(jié)果，霍廷再?zèng)Q定如何處理手中數(shù)以百萬(wàn)美元計(jì)的股票。
霍廷的判斷原則很簡(jiǎn)單：如果所有人似乎都高興，那就買(mǎi)入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。一些媒體公司會(huì)把觀眾收視率數(shù)據(jù)打包到產(chǎn)品里，再轉(zhuǎn)賣(mài)給頻道制作人和內(nèi)容創(chuàng)造者。社交媒體帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)，不僅僅將涌動(dòng)的信息潮簡(jiǎn)單的加以記錄、分析和應(yīng)用，更使得其商業(yè)價(jià)值發(fā)生質(zhì)變和飛躍。相信身處于大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們，必將迎來(lái)更多的驚喜。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿

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