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第5节 不同工具、不同功能、不同费用

现有的倾听工具在价格上存在很大的差距。然而,价格最贵的企业级倾 听工具越来越流行。信息量、数据整理应用水平、分析的复杂性及人工参与程度决定了倾听工具的费用。为了阐明差异,我们来看看2011年(美国) 超级碗橄榄球赛社交媒体分析,许多供应商报告了有关 2011 年该赛事的推 文量。这虽然提高了相关公司的形象,但是每个工具收集的量各不一样,这 一事实可能对整个行业并无助益。一致意见认为多力多滋公司产生的推文最多,所以它得到的数量是正确的。只是确认推文量就各不相同,而且在某些 情况下,差异十分显著。 ]3 `. u7 p* T. |' |/ f. y, S8 D

不同工具获得的默认信息量各不相同,有些工具只取样博客和论坛,有 些工具搜集所有它们能找到的博客和论坛(包括很多需要注册或登录的论坛),有些利用推文样本,还有些付费使用 Twitter Firehose提供的所有推 文数据,诸如此类。在许多情况下,有数据样本就足够了,而其他项目可能有必要获得一切数据(例如,有关品牌健康的一般看法 vs 挖掘对一种新药 潜在副作用的评论—样本数据 vs 一切数据)。有些工具只处理博客和论坛 数据,有些还提供来自主流新闻资源、YouTube、Flicker、社群书签网站、 推特和脸谱的数据。标准的数据集包括帖子或帖子及评论,还有些甚至会进 一步对照片和视频进行语义分析。

本文来自半壁江图书频道

对数据的探讨也十分有趣,特别是在情感分析方面。《很棒的音响,糟 糕的引擎》这样一篇帖子应该归类为积极的、消极的还是中立的帖子呢?有些工具会根据事件等级显示情感,将帖子拆分开来,而不仅是把整个帖子归 类为积极的、消极的或者中立的帖子。拆分事件等级情感意味着《很棒的音 响,糟糕的引擎》一部分为积极,另一部分为消极,而不是中立或者混合型。这样区别解释十分重要(特别是对于产品部门),因为人们很少只谈论 一点。在某些情况下,被提及的内容可以被衡量(对引擎的评论比对音响的 评论更值得关注)。博客帖子尤为趋向于是一个思想大融合。根据帖子等级分析可以发现大量信息,因此,被归为中立或被忽视—即使它有可能意义 重大—是不可取的。另一个问题是倾听工具倾向于对所有帖子一视同仁, 尽管其受众规模和影响不同。

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不同企业和不同范畴对工具有不同的要求,因此,适应性随着目标和需 求变化。方法的复杂性基本上决定了费用的高低,特别围绕主题识别或情感分析的方法,而且很多企业正逐渐意识到利用倾听数据对整个企业的价 值(因此,他们也正逐渐意识到倾听成本需要整个企业资助而不仅仅是市场 部门和广告部门)。然而,如果倾听可以传达可执行洞察力,那只能通过深入挖掘了解发生内容及发生原因而获得见解,那么,倾听是唯一真正有用的 途径。

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