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社交大佬们的数据’在哪里?

导语:FB、G+、Youtube、LinkedIn......兜儿里的社交数据能用来干甚?   “别说忙,没工夫看书。。。 你知道么,每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’,10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据社交网络发展至今,中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络;听上去颇为高大上不说,还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。 以往,人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’,或者说一个关系管理体系。 每个月,超过10亿个独立用户会造访Youtube,使它成为名符其实的世界第二社交媒体。

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社交媒体战略制定十反思

随着社交媒体发展越来越迅速,当真是士别三日当刮目相待。如果你在管理公司的社交媒体,就一起来看看以下这10份统计数据带给我们对于社交媒体战略的反思: 1. 该年龄层用户群在Google+占比54% “社交媒体是年轻人的玩意”,在这份数据面前,这个说法显然站不住脚。你或许需要调整设计媒体战略来符合这样的现状,尤其是,你的目标客户包含这中老年用户! 反思:对比下各个社交平台的用户活跃度数据,再来决定哪个更适合做用户交互类的活动。查看最新Twitter和Facebook的统计数据,显然这两个平台更适合竞赛和调查类的活动。 7. 93%的营销人员使用社交媒体业务 只有3%的营销人员调查说不使用社交媒体业务,也就是说很多人在使用和运营社交媒体。相比之前的无人问津,社交媒体作为营销预算和方案的一部分越来越常见。 显然,这份统计数据告诉我们确有此事。18-44岁用户群体中的25%都从未让手机离身,也就是说他们在极少数时间是没有联网的。 ?

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    社交关系+大数据=?

    、Twitter、LinkedIn、微信等社交媒体的流行,对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因,因为金融本身就是信息和数据,做金融的本质就是做信用。 大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。 什么时候隐私可以成为伪命题? 社交数据掘金路上,隐私问题忡忡。当然,深度的社交数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。 社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。在未来掘金社交数据的道路上,一方面要为用户提供更加精准便捷的良好服务,另一方面也要注重对用户隐私的保护。

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    、Twitter、LinkedIn、微信等社交媒体的流行,对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因,因为金融本身就是信息和数据,做金融的本质就是做信用。 大数据技术提供的有据可查的信用数据,为构建互联网金融信用体系提供了保障。 什么时候隐私可以成为伪命题? 社交数据掘金路上,隐私问题忡忡。当然,深度的社交数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。 社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。在未来掘金社交数据的道路上,一方面要为用户提供更加精准便捷的良好服务,另一方面也要注重对用户隐私的保护。

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    社交关系+大数据=?

    、Twitter、LinkedIn、微信等社交媒体的流行,对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 这其中,应用社交化的趋势和大数据,将对金融行业带来更多新的机遇,并将使金融行业逐步移动化、社交化,产生新的具有移动互联网特点的金融模式。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因,因为金融本身就是信息和数据,做金融的本质就是做信用。 当然,深度的社交数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生,随着大数据时代的到来,隐私问题显得越发重要。 见36数据社交关系+大数据=?

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    盘点2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据社交网络

    综观三调查研究机构的预测,大家不约而同提及2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据社交网络,将带来更大的影响。 新的一年开始,我们来看大家是怎么预测2014年的IT发展趋势。 综观Gartner、IDC与资策会MIC等三调查研究机构的预测,大家不约而同提及2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据社交网络,将带来更大的影响。 Gartner认为,4天王之首──云端运算,经过几年发展下来逐渐成熟,进而带动移动化、社交网络与大数据的风行。 如此丰沛的资源,对许多人而言宛如金矿一般,蕴藏着各式机会,因而,如何从中挖掘金矿的迫切需求,也就促使大数据分析应用的蓬勃发展。 云端、移动化、社交网络与大数据这四天王,彼此是交互影响。 大数据──云端时代的杀手级应用,亦是建构在云端运算架构之上,才得以发挥快速处理、分析巨量数据的功用。也因为社交网络累积了大量数据,大数据才派得上用场。 IT四驱力充满机会,也带来百般挑战。

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    【盘点】2016年十数据泄露事件:社交网络成泄露重灾区

    不仅如此,黑客还指出土耳其数据库存在的三漏洞: 1.比特位移并不等于加密; 2.土耳其国家数据库的索引极烂;此外,黑客还声称自己修好了数据库; 3.在用户界面设置复杂密码对加强安全毫无用处。 时间:2016年6月 涉及国家/企业:美国 MySpace 时间回顾: 2016年6月初,同样是代号为“peace”的黑客称已经拿到了全球第二社交网站 MySpace 的3.6亿用户账号以及4.27 事后几日,斯诺登在其社交网站上表示,此次事件是由于国安局三年前留下的网络漏洞所致,但一直以来国安局方面从未对此进行修复。 玖 雅虎爆发互联网史上最大数据泄露,收购搁置前途未卜 ? 事件总结 从以上十事件中不难看出,社交网站已成为时下数据泄露的重灾区。 除此之外,随着社交产品的不断创新升级,其所涵盖的数据类型及涉及内容十分复杂,大大满足了地下黑色产业链的需求。因此小编也要提醒各位读者一句:网络世界太复杂,聊天需谨慎! ?

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    社交数据平台DataSift(服务领域:数据即服务)

    社交数据平台DataSift帮助“开发商以及第三方”访问Twitter,Facebook及其它社交数据资源,Datasift能够对海量社交数据进行分析,向品牌公司、传统企业、金融市场、新闻机构等提供实时的或者历史的社交数据 DataSift产品情况 DataSift的定位是实时社交数据挖掘平台,处理海量Twitter本身对于DataSift来说不算什么,DataSift的挑战是在互联网上向大规模用户提供Twitter数据分析服务 Twitter开放其数据管道Firehose对于社交数据分析来说无疑是一个晴天大利好。 而DataSift负责为公司提供做事的材料,7×24满足客户数据需求。 新闻:社交媒体数据的爆炸式增长对于新闻行业而言是革命性的,它正在戏剧性地改变新闻行业:识别故事、收集信息和出版的过程。 因此可以说DataSift是希望通过复杂技术手段得到详细社交信息数据新闻机构的理想伙伴。

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    众安「热」的社交逻辑:保险小程序背后的年轻世界与数据连接

    我们看到,微信作为移动互联网的核心入口,以去中心化的方式,正在给保险业带来非常的红利机会与可能性空间。」众安社交网络事业部总经理向雷说道。 众安产品覆盖五生态系统,分别为生活消费、消费金融、健康、航旅、汽车。与此同时,不停有新品在研发。 同样是衣食住行领域,但众安的产品创新瞄准了用户的生活内容变化。 那么,相比较其他互联网数据社交数据的独特性到底在哪呢? 向雷解释说,以微信的社交环境而论,用户活跃度高,发生的交互行为频繁,从而也增加了企业接触用户的次数,数据的维度更多了,能够给予更多用户画像的确证。 社交数据也在帮助互联网保险公司降低风险。 这背后,除了社交及互联网大数据的支撑,以智能化方式推算风险发生概率、核准真实的理赔情况之外,众安也在积极接入更多的数据源。

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    【盘点】2016年十数据泄露事件:社交网络成泄露重灾区

    不仅如此,黑客还指出土耳其数据库存在的三漏洞: 1.比特位移并不等于加密; 2.土耳其国家数据库的索引极烂;此外,黑客还声称自己修好了数据库; 3.在用户界面设置复杂密码对加强安全毫无用处 MySpace一举打破互联网史上密码泄露之最 时间:2016年6月 涉及国家/企业:美国 MySpace 时间回顾: 2016年6月初,同样是代号为“peace”的黑客称已经拿到了全球第二社交网站 事件总结 从以上十事件中不难看出,社交网站已成为时下数据泄露的重灾区。 除此之外,随着社交产品的不断创新升级,其所涵盖的数据类型及涉及内容十分复杂,大大满足了地下黑色产业链的需求。因此小编也要提醒各位读者一句:网络世界太复杂,聊天需谨慎! 、安全服务、安全云服务和安全集成等9类安全产品或安全业务。

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    数据社交媒体营销——天作之合

    一项来自Invesp和AdWeek的研究表明,预计到2018年,各品牌在社交媒体上的广告投入将会达到150亿美元。 一些社交媒体网站利用大数据,为广告方提供更好的服务。 Facebook首席分析师Ken Rudin告诉CIO杂志,相较于其他社交媒体网站,拥有海量数据使得他们有了巨大的优势。 一些研究报告提到过,2016年,appnext公司将会购买将近价值400亿美元的海量数据。同时,Facebook和其他的社交媒体公司也将尽可能的挖掘数据,因为这对广告方来说极具诱惑力。 云计算将会促进社交广告和大数据的使用 数据是极其有价值的商品。一些研究报告提到过,2016年,appnext公司将会购买将近价值400亿美元的海量数据。 同时,Facebook和其他的社交媒体公司也将尽可能的挖掘数据,因为这对广告方来说极具诱惑力。

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    【实战帖】使用Python分析社交网络数据

    通过抓取并分析在线社交网站的数据,研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。 然而在线社交网络数据的获取方法有别于线下社会数据的获取(如普查、社会调查、实验、内容分析等)、数据的规模往往非常(称之为“大数据”并不为过)、跨越的时间范围也相对较长(与社会调查中的横截面数据相比), 数据抓取 目前社交网站的公开数据很多,为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。例如斯坦福的社会网络分析项目就分享了很多相关的数据集。 下一步是通过查阅社交网站的API文档,选取适当的API接口,就可以很方便地从社交网站抓取数据了。因为直接从网站数据库获取数据,因而数据结构化较好。获取数据使用许可之后,其使用就非常方便灵活了。 经过计算,网络节点度的匹配性为负值,即度小的节点多与度的节点相连。

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    数据驱动的社交媒体营销怎么玩?

    互联网时代,社交媒体扮演了直接触达到用户的重要角色,数据也赋予了社交媒体营销新动能。准确的用户画像从何而来?对标竞品的特点有哪些?真正打动消费者的KOL是谁? 这些问题的答案都能从社交媒体数据中一一挖掘。DT君上周请到了秒针商务总经理石承泰,他用真实的行业案例为大家打开了社交营销新思路。 本文为嘉宾的直播实录整理,感兴趣的朋友不要错过哦~ ▍社交媒体营销中,需要数据驱动的六应用场景 舆情监测:负面评价有哪些? 如何去侦测一个负面评价? 数据+算法:助力社交媒体营销 接下来我想介绍秒针是如何做到这些事情的,如同我刚刚前面讲的,我们自建了一个千万级的第三方自有的panel,这个样本库经过了5-6年的校验,我们把真实的用户放到这个样本库里面 最后今天我们讲的舆情监测、危机预警、客户洞察,热点分析到竞品分析,最后透过KOL选择到KOL后续的活动评估,这是秒针在社交媒体营销领域上,针对六不同的应用场景所提出的六的工具跟解决方案。

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    译文|社交数据如何让CMO更强大?

    由于手握预算、新技术、巨量的数据信息,有人曾认为今天的CMO将会是明天的CEO。 如果你是一位CMO,那么你早已拥有的巨大资产就是社交。 任何一位胜任工作的市场工作人员都会清楚,社交实际上是营销组合的一部分,是市场意识、内容营销、部分商务等的重要渠道,社交数据则是其中非常重要的一块。 “社交CMO”清楚地知道:社交数据装备了他/她的团队,从而使其可以有策略的、积极地、可预见的影响其他核心业务板块(如:产品开发、客服、人力资源及财务)的表现。 我这样看待社交数据:它告诉我们已经发生的及正在发生的一切(并且我们正逐步有能力去利用社交去预知未来)。 把社交数据转化为深层次的洞察力,以便可以更好的做出战略决策和行动,这将使CMO不仅仅是负责市场的职位,而是在整个公司中具有重要价值、地位的职位——“社交CMO”。

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    社交媒体公司热门数据抓取者列表

    对近50个世界最大品牌的分析发现,Facebook收集了70%以上的合法数据,这些数据可以合法地收集有关某人使用其服务的信息。 其他社交媒体品牌也收集了大量有关其用户的数据。 星座研究公司副总裁兼首席分析师LizMiller指出,社交媒体平台收集这么多数据的原因是消费者允许收集大量数据社交媒体组织在查找所有这些数据、对其进行综合和分类方面做得非常出色,这种分析方法不仅可以自己使用,还可以作为服务出售给广告商或内部团队以拓展业务。 并非所有社交媒体都贪婪于数据。 此外,耐克和Depop收集身高和体重数据,帮助他们向顾客推荐更合适的衣服。 与社交媒体平台不同,零售商收集的数据的目的不同,这就是为什么他们可能需要少收集这些数据。" "他们使用自己收集的数据。他们不卖它,"他告诉科技新闻世界。"他们不出售数据的原因是他们不希望竞争对手购买数据并使用它们。共享数据是它们运作方式的一厌恶。

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    社交命运的新主宰:AI社交

    艾媒数据2019年底发布的调研报告显示,网络社交媒体在中国的渗透率已经高达97%,中国消费者平均每天在手机上花费的时间将近4小时,网络社交媒体平均花费2.3小时以上。 AI入侵社交 如今,随着AI技术的发展,社交网络把每个人连接成一个整体的同时,也在越来越智能化,AI已经渗透到社交的各个方面,我们在网络上的每一次社交行为背后可能都有着AI的影子。 2.AI对匹配场景的入侵 与微信专注的熟人社交场景不同,SOUL APP属于陌生人社交领域,AI就好比中介,它连接着所有用户,把每个用户的信息都放在一个数据容器里,当用户启动匹配按钮的时候,AI就会从巨大的数据里找到在做同样事情的人 另一方面,AI技术有利于社交软件对用户需求进行细分,建立不同的用户画像,智能化细分有利于社交软件降低收集数据的难度,产品可以根据不同的用户画像,开发更多的功能。 在ZAO上,用户只需要进行简单的人脸识别,不需要用户拍摄视频便可以实现一键换脸,简单的操作背后依赖的是庞大的数据库和AI算法。

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    使用Python爬取社交网络数据分析

    通过抓取并分析在线社交网站的数据,研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。 然而在线社交网络数据的获取方法有别于线下社会数据的获取(如普查、社会调查、实验、内容分析等)、数据的规模往往非常(称之为“大数据”并不为过)、跨越的时间范围也相对较长(与社会调查中的横截面数据相比), 本章的内容具体包括数据的抓取、数据预处理、数据可视化和数据分析部分。 数据抓取 目前社交网站的公开数据很多,为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。 下一步是通过查阅社交网站的API文档,选取适当的API接口,就可以很方便地从社交网站抓取数据了。因为直接从网站数据库获取数据,因而数据结构化较好。获取数据使用许可之后,其使用就非常方便灵活了。 经过计算,网络节点度的匹配性为负值,即度小的节点多与度的节点相连。 ? 扩散深度 转发者距离原微博发出者的距离可以看做是该条信息转发被中介化的程度。

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    盘点国外社交网络:大数据意义究竟何在?

    你知道么,每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’,10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。 小编今天为大家粗数一下,世界上最大的几个社交网络各握有哪些要命的用户数据?它们的意义何在? 先说说‘图谱’是神马?字典里说,这俩字泛指按类编制的图集,其实英文就是Graph。 社交网络发展至今,中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络;听上去颇为高大上不说,还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。 以往,人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’,或者说一个关系管理体系。 每个月,超过10亿个独立用户会造访Youtube,使它成为名符其实的世界第二社交媒体。

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    【应用】大连接-大数据下的社交网络

    这种长期的历史文化积淀,使得我国的社会结构,是以家庭为中心,由小及、由近及远、由亲及疏,延伸拓展成社会人际网络。 从大连接发展的深度和广度来看:连接在从利益链接→信息链接→智能链接→社交链接。 一、利益链接 人与人交往的本质其实就是利益公平交换。所谓“友谊”实际上只不过是“交换关系”。 四、社交链接 随着物联网、云计算,大数据的蓬勃发展,互联性的无处不在真正开始体现。 当每一辆汽车、每一栋楼房都可以自动生成日志并以自身的名义发布数据到互联网上时,一个值得关注的动态是,它们也将加入到传统的社交网络中,与社交网络中的“人”进行交互。 人类社交的定义将不再只是人与人,还包括人与物、物与物,这是范围更大的社交网络。如图: ?

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