Изменения

Первым этапом работы с соцсетями является собственно сбор данных.

Первое {{---}} парсинг и семантический анализ данных, оставленных в соцсетях виртуальными пользователями.

Сбор данных осуществляется на постоянной основе. Данные пополняются по мере появления новой информации.

После парсинга идет индексация и обработка данных, выделяющих существенную информацию для дальнейшей обработки. Делается это с целью уменьшения объема хранимых данных и приведения их в вид, удобный для дальнейшей обработки и анализа.

Любые личные данные, адрес и контактные данные крайне важны как для сопоставления виртуальных пользователей с реальными личностями, так и для выявления разных аккаунтов одного и того же человека.

Эта технология хоть и использует сейчас современные компьютерные методы сбора и обработки данных является по сути классическим "пещерным" маркетингом.

Количество собираемых данных может быть расширено за счет анализа реакции клиентов на обращения к тем или иным темам. Например, относительное количество кликов на показанную пользователю рекламу и т.д. Это может несколько увеличить эффективность взаимодействия с пользователем.

Принципиально новый подход к взаимодействию с пользователем возможен благодаря использованию более широкого анализа характеристик его личности.

Фундаментальную теорию такого анализа можно почерпнуть из смежных наук таких как классическая и современная психология.

* депрессивно - печальный психотип;

* тревожно - мнительный психотип.

Задача эта вполне решаема с помощью современных методов машинного обучения. Компьютерный анализ текстов, поиск в них заранее определенных паттернов и сигнатур, стиля речи и особенности общения, характерных для тех или иных психотипов пользователя, его эмоциональные реакции и комментарии на чужие тексты, внешний вид и мимика на его фотографиях с высокой достоверностью могут быть причислены к одному из вышеперечисленных психотипов. Кроме того, для каждого из этих психотипов досконально изучены их поведенческие особенности, позволяющие прогнозировать их поведение в зависимости от возникающей ситуации.

Сформированные таким образом предварительные данные несут в себе достаточный потенциал для эффективного решения ставящихся перед нами задач воздействия на реальных людей. Это увеличивает вероятность положительного результата воздействия на сформированные кластеры пользователей, независимо от того какой области это касается будь-то коммерческие предложения, политология, социальные опросы или социальные исследования.