Анализ социальных сетей и блогосферы. Реальное положение дел Представительство ай Мьюзик Ти Ви ГмбХ (Германия) Глава представительства Султанов Рустэм Ильдусович Москва 2011

Россия Вконтакте, Одноклассники, Facebook США Facebook, Twitter, Linkedin Германия Facebook, Twitter, Xing Великобритания Facebook, Twitter, Linkedin Бразилия Orkut, Facebook, Twitter Испания Facebook, Twitter, Tuenti Египет Facebook, Twitter Индия Facebook, Orkut, Twitter ЮАР Facebook, Twitter, Linkedin Австралия Facebook, Twitter, Linkedin Китай Qzone, Sina Weibo, Renren Япония Mixi, Twitter, Facebook

На данный момент АС «KernelMining» может осуществлять обработку англо-русскоязычных ресурсов. Система масштабируема для подключения и настройки других популярных языков Интернета.

экспертиза фальсификации данных источниками СМИ (мониторинг событий) экспертиза фальсификации данных источниками СМИ (мониторинг событий) экспертиза ангажированности источников СМИ (мониторинг оценок событий) экспертиза ангажированности источников СМИ (мониторинг оценок событий) Исследование комплексное, основные прикладные значения Анализ отношений Фактических («купил», «встретился», «выпустил», «арендовал», etc.) Фактических («купил», «встретился», «выпустил», «арендовал», etc.) Коммуникативных («заявил», «отметил», «оценил», «пояснил», etc.) Коммуникативных («заявил», «отметил», «оценил», «пояснил», etc.) Источники информации Источники информации Открытые (преимущественно HTML-страницы) Открытые (преимущественно HTML-страницы) Закрытые (FTP, БД пользователей и партнеров) Закрытые (FTP, БД пользователей и партнеров) Измерение аудиторий Измерение аудитории интерактивных СМИ Измерение сетевой аудитории

Типы задач исследования Креативные Человеческие Рутинные Машинные Типы задач исследования Медиа- мониторинг Веб-ТВ Бизнес- разведка Порталы социальных сетей Сферы применения Анализ Сбор информации об организациях, персоналиях, ресурсах Анализ отражения события в СМИ Манипулирование Влияние на информационное поле Анализ событий (представляющих интерес для СМИ) Создание информационных поводов Анализ освещения событий в СМИ Уровни применения Типы рабочих операций

создание досье; конкурентная разведка; отчет по фактам; отчет по объектам; отчет по ресурсам; формирование баз данных; формирование единой базы знаний; мониторинг средств массовой информации; аналитические записки и обзоры.

Характеристика Поиск KernelMining Традиционные системы поиска* Основание поиска поиск объектов по языку логических запросов для статистики ресурсов по объектам, в т.ч. с использованием средств распространенных поисковых систем (см. сноску «*») поиск слов «как есть» + поиск по языку 1. расширенных (география, тема и т.п.) и 2. логических (болевые формулы) запросов Выдача результатов запроса организованная выдача результатов поиска обеспечивается структурным единством БД организованная выдача результатов поиска обеспечивается единством интернет-протокола ресурсов, на которых размещены эти тексты Основной предмет поиска содержательные связи между именными сущностями и понятиями, сам поиск осуществляется на основе содержательного анализа текста поиск связанных имен и понятий – лишь формальный, основан на булевых спец языках расширенных запросов Условие достоверности результатов в виду отсутствия SEO результаты поиска не зависят от сторонних рекламных интересов, предзаданность перечня источников делает их равно заметными для краулера системы; достоверность найденных результатов зависит лишь от релевантности запросу имеющейся в БД системы информации очередность в списке результатов поиска зависит от SEO- процедур и степени заметности источников для поисковой машины, и далеко не всегда – от степени релевантности найденных результатов запросу Обработка результатов поиска поиск выдает результат многоуровневой обработки натурально языкового текста в результатах выдачи отображается необработанный (не проанализированный) текст с выделенными упоминаниями выражений согласно запросу Связь результатов поиска содержательная связь результатов поиска «привычного типа» устанавливается сразу во время анализа текстовой информации, поэтому поисковые запросы KernelMining обращаются к БД как к единой среде запросы и спец язык не обеспечивают содержательную связь результатов поиска; единственным основанием такой связи является не всегда обеспечиваемая релевантность запросу результатов поиска из числа первых в списке * Google, Yandex и т.п. системы, самоназывающиеся «поисковыми», но по сути являющиеся рекомендательными.

ХарактеристикаKernelMiningWitology Потребитель Компании любого уровня Крупные корпоративные (от чел.) Наличие инструмента пользователя Есть Нет Ключевые технологии Портальное решение и методы сбора данных собственной разработки Алгоритм «Tesla»: скорее всего, построен на нейросети; является разработкой DARPA Принцип присутствия в системе Администратор может быть участником рабочего процесса, основная мотивация «участников/экспертов» – решение собственных и коллегиальных задач информационного- аналитических и поисковых Контролирующие правила модеры – вне игры, основная мотивация «участников/экспертов» – повышение рейтинга и репутации, а не решение собственных проблем. Использование вычислительных средств системы Система предоставляет средства для генерации идей, фильтрации групп и отдельных членов сообщества. Система нужна для того, чтобы фильтровать идеи и людей, генерация идей осуществляется людьми. Принцип деятельности пользователей «Коллективный интеллект» рассматривается как групповое сотрудничество по проектам на основе сочетания инструментальной и коммуникативной онлайновых сред. «Коллективный интеллект» рассматривается как система протоколов взаимодействия (в т.ч. игровых), встраиваемых в неорганизованную соцсеть, т.е. задача – в построении программируемой архитектуры соцсети, с учетом самоорганизации толпы.

Графики статистики и динамики по объектам Графики статистики и динамики по доменам второго уровня

Спасибо за внимание! mailto: Спасибо за внимание! mailto: Tel: +7 (495)