DATA SCIENCE: ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ, КАК ГИГАНТЫ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ ИСПОЛЬЗУЮТ ЕЕ?
Возможно, вы встречали персонализированные видео о днях рождения, просматривая свою учетную запись в социальной сети. Как вы думаете, как эти сайты их обслуживают? Им не нужно сильно стараться для этого, поскольку за этим стоит множество данных в Интернете и наука о данных.
Данные - это валюта современного цифрового мира. Компании используют аналитику данных для ускорения роста и понимания движущихся тенденций. Согласно отчету «Рынки и рынки», ожидается, что к 2024 году рынок обработки и анализа данных достигнет 140,9 млрд долларов США, и рост будет определяться повышением внимания предприятий к бизнес-аналитике на основе данных.
Платформы социальных сетей лидируют в этой технике использования данных и расширенной аналитики, чтобы предоставить своим пользователям уникальный опыт. Количество пользователей социальных сетей растет благодаря высокому уровню проникновения смартфонов, а это, в свою очередь, увеличивает объем данных, которыми обмениваются в Интернете. Давайте разберемся, как два гиганта социальных сетей, Twitter и Facebook, используют науку о данных для процветания и развития своего бизнеса.
Социальные сети и данные пользователей
Непрерывный поток данных на платформах социальных сетей может вызвать шумиху, поскольку это в основном неструктурированные данные. Социальные сети используют науку о данных для улучшения взаимодействия с пользователем и предоставления целевого и персонализированного контента. Поведенческие, личные и демографические данные, которыми мы делимся в наших учетных записях в социальных сетях, не пропадают даром. Эти медиа-платформы используют его вместе с другими сообщениями и действиями в учетных записях пользователей для отслеживания поведения пользователей.
Помимо текстового анализа, эти платформы также используют технологии обработки данных для целевого маркетинга и рекламы. Большие данные и интеллектуальный анализ данных являются важной частью аналитики социальных сетей.
Facebook и Instagram использование науки о данных
Обработка огромных объемов неструктурированных данных для получения интеллектуальной информации - непростая задача. Наука о данных с использованием глубокого обучения и машинного обучения помогает этому процессу, особенно для таких гигантов социальных сетей, как Facebook.
Алгоритм Facebook DeepText и DeepFace анализирует пользовательские данные и изображения, чтобы извлечь из них смысл. DeepText, собственный продукт Facebook, использует множество текстов в контексте для их интерпретации. Глубокие нейронные сети и НЛП используются для установления корреляции между словами. Этот инструмент можно использовать для предложения видео, сообщений или другого контента в зависимости от взаимодействия пользователя с платформой. DeepFace, еще одно детище Facebook, представляет собой инструмент, который может эффективно распознавать людей на фотографиях и использует технологию распознавания лиц. Facebook попал в несколько разногласий из-за DeepFace, поскольку он вызвал вопросы о нарушениях конфиденциальности и безопасности данных.
Как упоминалось выше, целевой контент и реклама являются преимуществом использования науки о данных. Facebook, использующий аналитику данных для повышения персонализации, больше не секрет. Повышение эффективности и вовлеченности - основная цель большинства предприятий. Таргетированная реклама и контент-маркетинг с использованием аналитики данных улучшат пользовательский опыт, настроив его в соответствии с их потребностями и образцом поведения.
Instagram от Facebook - еще одно ведущее пространство социальных сетей, количество пользователей которого растет день ото дня. Визуальная привлекательность и эстетика привлекли в Insta многих пользователей, как это называют миллениалы. Платформа использует инструменты DeepText и DeepFace, разработанные Facebook, и прекрасно использует возможности анализа данных. Instagram использует DeepText для обнаружения и фильтрации спам-сообщений. Используя метод машинного обучения, известный как встраивание wonder, Instagram расшифровывает взаимодействие пользователя со страницами и классифицирует похожий контент и страницы для предоставления рекомендаций. Вы бы заметили, как появляется реклама при просмотре историй в Insta. Это таргетированная реклама, которая основана на поезде, который мы покидаем онлайн. Благодаря подключению к Facebook, Instagram теперь имеет широкий спектр данных и идей. Об алгоритме Instagram много говорили.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, цифровые медиа-платформы максимально используют прорывные технологии. На первом месте находятся расширенная аналитика данных, искусственный интеллект и машинное обучение. Развитие этих технологий для анализа настроений людей может открыть новые возможности для науки о данных и аналитики.