Autor: Michael Lieberman
Resumen del artículo
Pruebas de manejo Michael Lieberman una, de código abierto de medios sociales herramienta de análisis de datos libre.
Nota del editor: Michael Lieberman es fundador y presidente de multivariables Solutions, una firma de consultoría estadística de Nueva York.
En un artículo reciente en la revista Forbes, Mark Fidelman preguntó: "¿Y si en lugar de una puntuación, se puede visualizar el impacto que una persona, empresa o tema tiene en una red social? ¿Y si en lugar de utilizar complicadas herramientas de escucha, se podía ver en un instante que está hablando acerca de su empresa o de sus productos y la forma que estés conectado con ellos? "Esto, por supuesto, es un tema central en la campaña en curso para domar grande datos.
Uno de los retos más onerosos que enfrenta la industria de investigación de mercados de hoy es para represar y dirigir el flujo de furia de datos de la red social que se genera cada segundo. Como investigadores, tenemos que hacer las cosas más relevantes. Tenemos que contar la historia.
Marc Smith es un sociólogo especializado en la organización social de las comunidades en línea y la interacción mediada por ordenador; él y yo nos conocimos en una reciente conferencia de análisis predictivo. Smith lidera la Acción Consulting Group Conectado en Silicon Valley y cofundador de la Fundación de Investigación Social Media. Smith ha sido pionera en un programa de gráficos libre, de código abierto, NodeXL, que sintetiza y agrupa datos de la red social. Este análisis se denomina análisis de redes sociales (ARS). En lugar de una plataforma de escucha complicado, NodeXL - un Excel add-on - es capaz de sintetizar, por ejemplo, varios feeds de Twitter y producir una gráfica y el informe pertinente. NodeXL crea mapas que tienen sentido de los medios sociales - y eso es sólo el comienzo.
Gracias a la tutoría de Smith, he dominado funcionalmente NodeXL y aprendido cómo hacer su salida relevante para la industria de investigación de mercados. En este artículo se presentarán los fundamentos de la SNA y NodeXL. Voy a ofrecer mapas de muestra de Twitter y Facebook y mostrar la forma en que se pueden usar para la comprensión de las conversaciones de marca que tienen lugar en los reinos de los medios de comunicación social.
La teoría de redes
Análisis de redes sociales considera que las relaciones sociales en términos de la teoría de redes, que consta de nodos (en representación de los actores individuales dentro de la red) y lazos (que representan las relaciones entre los individuos, como las amistades de Facebook, correspondencia electrónica, hipervínculos o respuestas de Twitter). Estas redes se representan a menudo en un diagrama de la red social, donde están representados los nodos como puntos y los lazos se representan como líneas.La Figura 1 es un ejemplo de un gráfico red social Twitter NodeXL. En lugar de utilizar las herramientas de escucha, estos mapas de Twitter organizar y visualizar el contenido de una manera que los hace muy fáciles de interpretar.
- Podemos ver que está hablando de la marca (en este caso, BMW).
- Podemos decir que son los principales factores de influencia o conectores y lo que están diciendo. (Un conector es alguien cuya tuits son escuchadas por un gran número de personas, a menudo en diferentes "nubes" en el gráfico). Si nos fijamos en la Figura 1, vemos un óvalo que muestra varios conectores. Estas son personas que la marca podría querer contactar directamente a través de Twitter.
Al principio puede ser difícil de descifrar el mapa. En resumen, dado que BMW es una marca importante, hay una gran cantidad de personas que están hablando de ello, que no están conectados a otros usuarios de Twitter. Estos nodos se denominan islas. La mayoría de las marcas tendrán un gran grupo de islas. En la Figura 1, la sección G1 es el gran grupo de puntos a la izquierda. Estas son personas que no están conectados directamente a la cuenta principal BMW Twitter, pero están discutiendo temas relacionados con BWM. Estas son personas con las que BWM podría querer hablar en el futuro.
En secciones G3 y G4, las personas agrupadas están discutiendo diferentes aspectos de BMW. Las líneas que conectan a estos grupos en forma de hongo son "conectores", las personas cuya voz se escucha en ambos grupos.
Los clusters en el mapa de BMW, las nubes multicolores de nombres, son personas que están en contacto entre sí, ya sea por un retweet o responder. Si miramos a ver qué Twitter hashtags clúster en cada grupo tenemos una idea bastante buena de lo que están diciendo sobre BMW.
Lo que es interesante de esto es que NodeXL permite a las empresas a entender no sólo lo que se dice en la esfera de los medios sociales, sino también para identificar sus mensajeros más eficientes. Esto permite a las empresas a descubrir a los posibles clientes e identificar factores de influencia y permite a las marcas para probar campañas en los medios sociales mediante el control de mapas NodeXL Twitter durante períodos específicos de tiempo.
La figura 2 es otro tipo de mapa Twitter común. Esto se llama un mapa de difusión, en una cuenta individual crea un gran zumbido. Algunos ejemplos podrían ser Lady Gaga, el Partido Republicano, un canal de noticias o los Chicago Bulls.
En nuestro ejemplo, CNNMoney es el centro de la red de difusión. Sus hashtags se agrupan alrededor de las historias principales del día. Curiosamente, en nuestro ejemplo Twitter es una historia importante para CNNMoney, probablemente porque Twitter anunció su salida a bolsa el día anterior me encontré el mapa. Además de tendencias de CNNMoney es Obamacare. No es de extrañar, CNNMoney está conectado a otros medios de prensa, la más visible es la CNN.
Una vez más, por dónde empezar? Mirando de cerca la figura 2, se puede ver que CNNMoney tiene muchos seguidores directos y emisiones a un gran número de pequeños grupos (G3 a través de G50) e islas (G2). Este tipo de mapas de difusión son útiles no sólo para el contenido, sino también para la reacción. Por ejemplo, si un equipo de fútbol bombas en Domingo, ¿cuáles son las respuestas de sus fans? (Aunque no incluidos en el mapa, NodeXL hace grabar todos los tweets en la búsqueda de palabras clave y análisis de los sentimientos.)
Además de Twitter, NodeXL analiza redes de correo electrónico, enlaces, Flickr y Facebook los amigos, gustos y grupos. La Figura 3 es un ejemplo de un mapa Facebook enfocado. A diferencia de Twitter, las redes de Facebook no están disponibles al público y se requiere una contraseña para recopilar datos de un usuario, por lo que utilizan mi propia red de amigos de Facebook. Yo no uso Facebook para mi firma multivariantes Soluciones, así que mi cuenta refleja agrupaciones vida. Es instructivo ver cómo NodeXL agrupa mis amigos de Facebook.
NodeXL examina todos mis amigos y agrupa los de mi red que están conectados entre sí. A continuación, los mapas de estas personas en torno a estas conexiones compartidas.
Examinando la figura 3, vemos tres grupos dominantes. Uno de ellos es mi clase de secundaria - la razón original que tengo en Facebook. Uno de ellos es mi actual círculo social. La tercera es la familia. Tengo varios otros pequeños grupos de amigos, sino para mostrar la solidez NodeXL es, pongo un pequeño círculo azul alrededor de un grupo pequeño en la parte inferior, derecho e esquina del mapa. Estas son unas pocas personas con las que he trabajado en el Ristorante Alfredo en New Brunswick, Nueva Jersey, en 1986, mientras era estudiante en la Universidad de Rutgers.
Los Likes de la página de Facebook de una empresa como Starbucks es un tesoro de información de la red social. NodeXL identifica los factores de influencia y sus opiniones. Esto permitiría a Starbucks para contactar directamente a un cliente Facebook bien comunicado y le ofrece un café con leche gratis. NodeXL podría también agrupar personas que están diciendo cosas negativas sobre Starbucks y permitirá a la compañía para llegar a ellos de una manera positiva.
Aprovechar el poder
Estamos viviendo en un mundo cada vez más saturado. Facebook, Twitter, Google, los teléfonos inteligentes - más datos se produjo al día que se creó en los primeros 4,000 años de la existencia humana. Hay mucho ruido de marketing que incluso las redes de televisión grandes y gigantes de noticias ya no tienen la capacidad de crear el éxito del producto durante la noche. El resultado es un esfuerzo cada vez mayor por las organizaciones inteligentes para aumentar sus campañas a través de los canales de medios probados con los anuncios de la red social. Es decir, estas empresas han aprendido a aprovechar el poder de los líderes de opinión, expertos y personas influyentes para promover sus productos. A medida que avanzamos, análisis de redes sociales, utilizando herramientas como NodeXL, sin duda desempeñar un papel cada vez mayor en este campo emergente.Quirks
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