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Kantar Media CIC受邀出席“中国社会化营销创新峰会” 分享当今中国社会化媒体格局及趋势

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 圆桌会议,技术分享 18 九月 2015

今日,Kantar Media CIC创始人兼CEO Sam Flemming应邀出席了“2015年中国社会化营销创新峰会(China Social Marketing Innovation Summit 2015)”。作为社会化媒体事业领域专家,Sam Flemming特邀为现场众多品牌来宾分享了中国社会化媒体格局的发展历程,并对当今信息时代下有关微信、电子商务及其他热点平台在社会化媒体行业方面前瞻性的见解。

 
2015年中国社会化媒体格局

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Kantar Media CIC 2015中国社会化媒体格局现状分享会 |上海首站 成功举办

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 圆桌会议,技术分享 12 八月 2015

昨天下午2点,Kantar Media CIC 2015中国社会化媒体格局现状分享会 |上海首站正式拉开序幕,自上周我们贴出分享会招募信息后,在短短一天,25个免费席位即被预定一空,本次分享会的嘉宾涵盖了各行各业,包括奢侈品、服装、生活用品、食品及互联网等行业,整个分享会过程中嘉宾们反响热烈,整个过程使得与会者与Kantar Media CIC的小伙伴们增进了更多一步地交流,大家一起探讨中国社会化媒体的现状及未来,收获颇丰。
Kantar Media CIC高级市场营销及业务经理Renay Cheng主持了整场活动,我们的首席运营官Arthur Wang对整个Kantar Media CIC的业务做了展望与期许,并欢迎各位来宾的到来。

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Forrester报告分享: Kantar Media CIC成功为雀巢建立社会化聆听指挥中心

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 技术分享,案例参考 30 七月 2015

2015年7月1日,Forrester Research发布了一个“中国社会化聆听的成功”案例,详细介绍了雀巢中国如何通过运用4个Ps理论来抓取、管理、分析及应用社交数据于其商业模式,以及如何扩充其“数字加速器”团队和实时社会化聆听指挥中心的成功投入使用。此报告还强调了为什么雀巢选择Kantar Media CIC去投建指挥中心,以及Kantar Media CIC怎样实现这一不可思议的工作。
 
为什么雀巢中国选择了Kantar Media CIC?
在中国,若一家公司想对社交网络有所了解或进行聆听时,最好的方式是通过与提供当地聆听平台的第三方供应商合作,从而充分采集相关社媒资料与所需情报。然而,与国外不同的是,在中国第三方供应商因其处理数据的技术以及分析方法的不同而形成了中国独特的社会化环境。(您可点击查看Kantar Media CIC的CEO兼创始人Sam Flemming与雀巢数字营销和社交媒体负责人Hannelore Grams针对此问题的谈话视频),从全球视角来分析中国社会化环境时,因其不当的语言处理及不熟悉的环境因素导致分析不彻底,于是雀巢中国发现他们的全球社会化倾听伙伴不能满足其对中国社会化聆听监控的需求,便意识到需要与中国本地的供应商更紧密地合作。

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Forrester Case Study: Kantar Media CIC and Nestlé partner for social intelligence command center success

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 技术分享,案例参考 30 七月 2015

On July 1, 2015, Forrester Research released the case study “Succeed With Social Intelligence In China” detailing Nestlé China’s recent success in using The Four Ps to capture, manage, analyze, and apply social data to business challenges by leveraging its Digital Acceleration Team and real time social command center. The case also highlighted why Nestlé chose Kantar Media CIC to build the command center, and how Kantar Media CIC continues to support this exciting work.

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Kantar Media CIC建立中国最权威综合性意见领袖及媒体微信账号数据库 进一步为各行业品牌提供更完善的微信整体解决方案

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 技术分享 26 五月 2015

(2015年5月25日,上海) 作为中国领先的社交数字洞察机构,Kantar Media CIC正式发布了中国最权威的综合性意见领袖(Key Opinion Leader, 简写KOL) 及媒体微信账号追踪服务,作为现有的微信整体解决方案的一部分,该项服务为企业评估其付费及无偿媒体资产及市场推广表现提供权威数据分析。与此同时,Kantar Media CIC宣布建立中国最为综合及权威的第三方KOL及媒体微信账号数据库和微信公众账号监测频道,以配合微信数据聆听服务
KOL及媒体微信账号研究服务包括:
1.  KOL及媒体微信账号表现(按行业类别等细分)
2.  品牌及竞品在KOL及媒体微信账号中的表现

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Kantar Media CIC Sets Up China’s Most Authoritative and Comprehensive WeChat KOL and Media Panel

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 技术分享 26 五月 2015

(May 26, 2015, Shanghai) Today Kantar Media CIC, the first and leading social and digital intelligence firm in China, announces the launch of China’s most comprehensive Key Opinion Leader (KOL) and Media WeChat accounts tracking service. As part of a larger WeChat solution, the service helps organizations to fully leverage and evaluate both “earned” and “paid” media assets and performance within China’s dominant social media platform. The solution includes China’s most authoritative and comprehensive WeChat KOL and Media panel and the biggest WeChat Public Account da

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实时优惠券是商家的福音还是噩耗?

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 技术分享,趋势观察 2 九月 2011

从我所在的办公室到最近的一家肯德基之间有一台可自助打印优惠券的终端,每次我想去买一个鸡肉卷或者一杯圣代时,都会顺路在上面打印几张优惠券,一两分钟的时间可能帮我省下四五块钱,考虑到我还没有分分钟几百万上下,这么做很核算。
不过对那家肯德基来说,因为那台自助终端的存在,我的每一次消费他们都会少赚几块钱。
就此联想到现在LBS服务中开始刮的实时优惠券风:你逛街逛到肚子饿,随便走进一家餐馆,等待点餐的时候下载优惠券,然后亮给服务员——Look!  于是省下十几块。 这个过程当中,商家因为优惠券的实时化会得到什么样的好处呢?
这要回到一个最基本的问题:商家为什么要发布优惠券(Coupon)?

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中国第一款社会化商业支持系统IWOMmaster全新升级,IWOMcooperator社会化媒体(微博)管理平台正式公测

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 技术分享,趋势观察 23 五月 2011

7年里,伴随中国社会化媒体的蓬勃发展和社会化商业变革的到来,CIC也不断实现自我突破,将自己定位为融合技术,研究,咨询服务为一体的中国领先的社会化商业资讯提供商。早在2004年,CIC就开始对社会化商业支持系统的核心技术和服务领域进行开发和应用,自主研发了“网络口碑数据采集技术”,“中文网络文本挖掘技术”,“海量数据处理技术”,“多维口碑数据和文本展现技术”,成为众多跨国企业首选的中文网络口碑研究解决方案,也确立了在中国社会化媒体研究和咨询领域的领导地位。2009年6月1日,CIC正式发布了IWOMmaster技术平台,并在过去2年的时间,针对社会化媒体的最新发展和不同用户需求,陆续上线和升级IWOMmaster社会化商业支持系统的三大工具产品:IWOMdiscover网络口碑监测引擎,IWOMexplorer社会化媒体洞察平台,IWOMcooperator社会化媒体管理平台;2011 年5月20日,IWOMmaster再次全新升级,进一步突出其前瞻性,整合性,实践性的特色和开发理念;同时正式开放公测IWOMcooperator社会化媒体管理平台,将其首先应用于微博管理,互动,营销,监测,与分析,进一步强化了IWOMmaster作为社会化商业支持系统 (SBSS) 的特色和领先优势。

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微博有可能帮本拉登逃出生天么?

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 技术分享,趋势观察 11 五月 2011

巴基斯坦当地时间2011年5月1日临晨,两架搭载美军特种部队的直升机从阿富汗低空潜入巴基斯坦的Abbottabad,经过短暂交火,击毙了恐怖大亨本拉登。
这次行动虽然从去年9月就开始策划,但是一直处在高度保密的状态中,为了做到万无一失,甚至连巴基斯坦政府都被完全蒙在鼓里。
但是假设事发前本拉登碰巧上了Twitter(当然,实际情况是他的秘密藏身处没有互联网连接),又碰巧用他已经隐居了6年的Abbottabad做为关键词搜了一搜,就会看到一个名为ReallyVirtual的Twitter用户在5月1日12:58说:“直升机正在Abbottabad上空飞,真稀罕”。
如果这条微博当真是发生在美军落地之前的话,凭借本拉登数十年如一日和各大国躲猫猫的警惕性和经验,几分钟的时间足够他躲过一劫。

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社会化媒体的CIRCLE评价模型

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 技术分享,趋势观察 31 三月 2011

在过去的数年里,社会化媒体已经由在线论坛(BBS)的一枝独秀,演化到现在博客,维基,微博,SNS和各类LBS应用百花齐放,但是尚未有一套统一的标准来对它们进行评价和对比,进而分析各类工具和平台的适用场景。
在本文中,我给出了缩写为CIRCLE的6个定性指标,并结合BBS,博客,和微博这三个先后诞生的社会媒体进行考察。
1. 内容丰富性 (Content)
定义:内容潜在能够蕴含的信息量,包括允许的篇幅,是否可以包含的多媒体及其数量。

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新时代的老中医 – 给互联网信息搭搭脉

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 技术分享,趋势观察 21 二月 2011

世界上有两种迷信,一种是封建迷信,一种是真的。
香港股市有一个现象叫做“丁蟹效应”,就是只要郑少秋(他在大时代里的角色名是丁蟹)主演的电视开播,那么股市就会很诡异的下跌。
对这类现象的朴素解释便是大家对于此类迷信宁可信其有不可信其无,看见郑少秋就先选择落袋为安,结果就导致股市大面积抛盘。对此还有一个专门的学术名词——自我实现的预言(Self-fulfilling Prophecy)
而互联网信息生产和处理的技术发展,可能能够大大增强各类预言自我实现的能力。

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社会化媒体推动中国云计算技术及应用的发展

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 技术分享,趋势观察 27 一月 2011

“云计算”这个词,在2010年的IT界很热门。无论是在大众网络还是与IT相关的媒体,都对云计算的应用前景展开了诸多讨论。一时间,这个曾经犹抱琵琶半遮面的专业名词已经揭开了它神秘的面纱,并为大众所熟知。

要说云计算的核心竞争优势,就是通过远程存储数据以及运行程序等方式为企业减少运营成本,降低相关技术的使用复杂程度。然而,要说云计算是一种革命性的技术,我个人认为有些牵强,毕竟这种“用多少,付多少”的商业模式已经在能源行业被广泛应用了上百年之久。你可以参考一下家里每个月的水费,一般情况下是一个月租费加使用费,我们视“水”为在远程的数据存储,你使用了多少容量,你就支付相应的费用。无需购买设备,也无需请专门的员工来维护,岂不是好事一件。但尽管媒体已经将云计算这个词炒上了天,但这一技术被大企业成功运用的例子却难得一见,这又是为何呢?如果仅仅是媒体和相关专业人士的“炒作”,就能维持这一技术名词在业界的地位吗?

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360和腾讯的微博战争

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 技术分享,趋势观察 8 十一月 2010

从9月底开始的腾讯和360的大战,其卷入公司之多,影响用户之广,绝对是值得在中国互联网的发展史上大书特书的。不过本文无意辨析双方道义上孰是孰非,也不试图预测事态将何去何从,只是单纯从对新兴媒体微博的利用角度来分析这两家公司的表现。
首先,对战双方是奇虎360和腾讯两家公司,但是他们各自麾下都不止一个微博帐号可以发力。
360方有两个帐号,一是360安全卫士,二是周鸿祎本人,全部选择新浪微博作为主场。而腾讯方则先后共有三个帐号参与,有意思的是,在绝大多数的时间里,腾讯出战的两个帐号即QQ产品和腾讯科技都选择在腾讯自身微博发声,但是从11月3号开始,腾讯在新浪微博上开通了腾讯公司的帐号,并且开始发挥主要作用。

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即将到来的云计算开源时代

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 技术分享 25 十月 2010

就在2010年10月21日,开源的云计算解决方案OpenStack发布了第一个主要版本,这对于云计算和其他相关IT行业具有相当深远的意义。本文希望能帮助一些身处IT领域之外的朋友了解一下OpenStack之所以可能冲击云计算乃至改变未来企业计算形态的原因。
几年前,类似Google, Amazon这样的公司就已经推出了譬如Google App Engine, Amazon EC2, S3 这样的云计算/存储方案。云计算的技术定义这里就不细述,通俗的说,就是用户可以把一个云计算的服务看作一台远在天边(所以不需要关心电力,物理空间等待维护细节)的服务器,只要你肯付钱,这台服务器的计算和存储能力是可以不断增长下去的。

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关于在线社会网络的交流对话

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 技术分享 10 八月 2010

七月初的时候,CIC 邀请了复旦大学管理学院的几位老师来到公司,和我们共同交流了大家对在线社区,社会化媒体的观察和思考。其中邹德强老师更是就社会网络研究的主题做了一次精彩的讲座。
会后,我和邹老师又通过Email的方式进一步交换了些想法。不过就如邹老师信末所言,并没有给任何问题找到答案,而是带来了更多的问题;或者说,就同样的问题,提供了更多的视角。不过我想,这也正是研究工作的有趣之处。
征得邹老师同意后,我把对话的Email合并成一篇博客文章,希望和更多的人分享交流。
from Paul@CIC

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浅述网络口碑研究中的情感分析

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 技术分享 13 四月 2010

对于网络口碑研究而言,识别消费者在文章中对某一个产品所表达或流露出的情感是非常重要的,这类问题就叫做情感分析(Sentiment Analysis)。
虽然CIC在这方面已经做了不少工作和积累,但是坦白的说情感分析这一领域充满了实用性的诱惑,但是同时也存在很多技术上的挑战,对于所有从事这一方向研究和开发的人而言,都有很长的路要走。
近年来比较有影响力的一本专著是Bo Pang 和Lilian Lee 的<Opinion mining and sentiment analysis>,该书综述了情感分析的应用、算法,以及常见困难,虽然面向英文,但是对于中文的处理也具有很好的参考价值。

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CIC新数据抓取系统前瞻

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 技术分享 9 三月 2010

经历了6个月的努力,我们完成了CIC新数据抓取系统的雏形。作为工作在第一线的我,就在此为大家揭示一下这套新数据抓取系统的一些特性。
CIC的数据抓取系统,其核心实际上是一个垂直搜索引擎,它针对各个行业,为最新的网络舆情分析提供数据。
宽泛的数据类型  – 关注各类网站
在信息爆炸的网络时代,各类网络新媒体蜂拥而至,如何能够从种类繁多的各类网络媒体中收集网友的呼声,是数据抓取系统的重中之重。新的数据抓取系统的核心引擎能够支持各类网络口碑关注的网站,经过测试,目前已经能够支持的网站包括各类论坛、社区类网站、一些大型的博客网站、新闻网站、视频网站等。

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CIC的私有云计算架构

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 技术分享 9 九月 2009

对很多人来说,云计算已经不是一个陌生的概念,只是好像它都是跟诸如Google、 IBM、微软这样的业界大腕相联系,与中小企业无缘。而实际上呢,得益于诸如Hadoop这样的开源软件,广大中小企业也可以搭建自己的私有云,相当程度的满足自身需求。我们这篇文章会从我们的实践出发,谈一谈为什么CIC的业务也要求类似云计算的IT基础架构,我们的施行效果又是如何。
在CIC技术系统内部存在相当数量的应用,各自承载不同类型的大计算量任务,包括分词,产品分析,新词发现等等。拿7月份来说,仅仅当月的产品分析一项就花了近3000个机时,如果单机执行,则需要花费接近小半年,初夏的数据要到深秋才能拿到,我们的分析师真是要等到花儿也谢了。

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社会网络分析方法和IWOM研究的结合初探

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 技术分享 22 七月 2009

美剧“数字追凶”(Numb3rs) 是一个描写将数学方法用于侦破的系列电视剧,其中有几集都用到了同一种数学方法,即将组织(譬如黑社会,反战组织),人物,或者事件间的联系描绘成图形,探索其中的特征,最终发现重大线索。这类方法便是Social Network Analysis, 即“社会网络分析”,以下简称SNA.
这样的情节设置并非毫无根据,在真实世界里,SNA确实被应用于安全领域,譬如据今日美国2006年的报道,911以后,美国国家安全局从AT&T, Verizon, BellSouth等三家美国主要电信公司搜集电话记录,从中分析和查找潜在的恐怖分子网络。著名SNA应用和管理咨询专家Valdis Krebs根据大量公开数据,也绘制出了涉及911的恐怖分子关联网络,见右上图。

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新产品, 新篇章, 新挑战

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 技术分享 16 六月 2009

在众多CIC技术精英的努力下,汇聚CIC多年互联网口碑研究领域之经验精华,集成了多项CIC技术自主研发成果的,CIC的第一个对外公开的技术产品在2009年6月1日正式上线了,他的名字就叫做 IWOM master.
作为 CIC 第一个对外开放的技术产品,IWOM master的发布标志着CIC历史上的一个重要的里程碑,从此开始CIC除了能够为客户提供高端的定制化研究咨询报告之外,还能够为客户提供标准化的报告和分析工具,让有需要的用户可以进行自助式的服务。
虽然IWOM master对外来讲是CIC的第一个技术产品,但实际上对于CIC内部来讲,这已经是第三代的分析系统了,前两代的产品主要是提供给CIC的分析师同学们使用,帮助他们快速方便的了解网络口碑中的各种信息,第三代的产品是对第一代和第二代产品经验的汇聚和总结,而且也是CIC第一次尝试将自己的技术包装成产品之后提供给CIC分析师之外的客户来使用,所以这对于CIC来讲也是一种新的尝试,而且在未来也会在这个基础上越做越好,越做越完善。

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Tech 成员新身份——分析师实习生

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 技术分享 14 五月 2009

近日只要仔细观察一下,就会发现在分析师团队中多了我们Tech同学埋头苦干的身影,很多人不禁产生疑问:难道说Tech的同学都转职去做了分析师?原来是从2009年开始Tech多了一项新计划——分析师实习计划。通过这个计划,每一位Tech的同学都有机会去体验一把分析师的工作,目的旨在能够真正了解分析师团队的需求,利用我们Tech的技术优势,帮助分析师团队更高效地完成工作,为我们的客户提供更高质量的服务。
按此计划,Tech每个月都会有一名同学被安排到相应的分析师团队实习。在实习之前有明确的目标是保证一个有效实习的基础。因此大家在实习之前都会和相应的分析师团队沟通好比较明确的目的,来保证整个实习的有序进行。至今,Tech已有六位同学有了这样的实习经历。在整个实习过程中,Tech的“实习生”们亲身体验到了分析师团队完成报告的整个过程,并且参与到其中,利用自身的技术优势,优化改善我们的产品与服务。当然其中不乏一些表现出色的同学收到了分析师团队很好的肯定。每次实习结束后“实习生”都要接受一个评审的过程,将实习期间的所获所得展现给大家,参与评审的人员,会根据其实习期间的表现,给予一定的评分。这样的过程,不仅可以很好的展现我们的实习成果,而且也可以收集大家对“实习生”的意见,从而更好地完善我们的实习计划。

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小论商业帖识别

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 技术分享 28 二月 2009

新年新气象,作为承担了通过技术手段为网络口碑研究和咨询提供支持重任的技术部门来讲,在新的一年我们也开始了新的征程。特别是我们技术部门中的核心技术研发团队,也早早地开始了对新的一轮技术难题的攻坚战。
记得去年在广州参加第四届网址年会发表关于博客内容的挖掘与分析演讲之后,有位现场的朋友问了一个很好的问题:现在很多的博客内容存在大量的商业信息,会不会对基于博客内容进行互联网口碑分析的结果产生影响。在CIC过去几年对网络口碑的研究中,发现除了在博客中存在这种现象之外,其实在BBS上这种现象可能更为严重,例如枪手文章,转载帖,报价贴。“网络讨论本身作为一种信息存在,不同类别的帖子其实反应了不同的网络沟通现象,由此,枪手文章, 转载帖, 报价贴等也可以被看成一种沟通现象加以分析。虽然这类帖子的比例在千百万的网络讨论中依然很低,但是当需要更加精准地甄别消费者对品牌,产品真实感想和体验的时候,剔除枪手文章, 转载帖,报价贴等的影响也成为了网络口碑分析技术需要探索的问题之一,这里就列举两类可以用技术手段自动识别的商业贴:

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CNBloggerCon 08′ 第四届中文网志年会参会感想

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 技术分享 4 十二月 2008

非常高兴能够代表CIC公司参加了在广州举办的第四届中文网志年会,并通过题为《博客内容挖掘与分析》的演讲和与会者分享了CIC在博客分析方面的心得。CIC在近几年的网络口碑研究和咨询时间中总结出一些关于博客内容挖掘和分析技术上的挑战和解决方案,正如演讲中所提到的,博客内容的分析牵涉到一系列的技术问题,其中包含数据采集,自然语言分析,数据汇总统计,数据展现等。其中某些技术已经比较成熟(例如数据采集,数据汇总等),有些技术还不是很完善,针对中文网络语言还有很多完善和优化的空间(例如自然语言分析等)。我们的技术部门也在对这些技术进行不断的研究和发展,希望能够发挥计算机技术在处理海量数据上的速度优势,来为博客内容的价值挖掘做贡献。

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CIC技术部门的内部开源尝试

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 技术分享 15 二月 2008

如之前的一些文章中所提及,CIC Tech涉及到的技术方向主要有网络数据抓取,分布式文本存储引擎,海量文本挖掘,以及商业智能。因为每一种技术都非常有挑战性,我们希望可以提供一种灵活的机制,从而充分发掘技术部门每个人的智慧,同时也让大家能够参与自己感兴趣的项目,接触并学习更多的知识。但是要找到这样的机制却并不容易。
很多人对Google的20%自由时间津津乐道,Google的工程师们通过这些20%的带薪自由时间开发了如Gmail和图片搜索这类优秀产品,然而这样一种模式对于尚处在创业阶段的我们来说,暂时还是一种奢侈,毕竟我们的资源和人力都还有限,必须专注在几个明确的开发目标上。
另外还有一种机制,似乎还鲜有被企业使用,就是开源软件开发方式。

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再说IWOM调研之异于传统市场调研

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 技术分享 20 十二月 2007

具有传统市场调研背景的人士很可能会质疑IWOM调研的方法及效果。一个著名的例子是市场调研专家Bill Neil的一席话引发了一场与IWOM行业专家的激烈辩论,其中包括Nielsen BuzzMetrics的Max Kalehoff和Matthew Hurst(现就职于微软的Live Lab)。我在以前的一篇文章中对这场辩论也有所提及。
虽然未必代表CIC公司的立场,但是我个人坚信IWOM研究能够在互联网时代针对传统市场调研的一些局限而发挥它独特的作用。依我浅见,IWOM研究最终要实现这三个理想目标: 1)估量对于任意个体,在关于某个产品或者品牌的议题上,他有多大可能性,并以何种方式被IWOM影响;2)监测网络口碑是如何在社区随时间扩散传播;3)更好地发觉和收集消费者洞察。

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掰一掰统计跟语言

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 技术分享 26 十一月 2007

在我们谈论自然语言处理技术时,通常我们指的是统计自然语言处理。统计和语言,一边是枯燥的数字,一边是鲜活的文字,放在一起似乎是一个很奇怪的组合。难不成我们在表达或者理解的时候,还要时刻想着数学期望值和方差么?何况对于许多人来说,大学期间的概率统计等课程体验,实在不足为外人道。
说到这里,先打个岔,心理学中有过一个很著名的实验:
首先,向测试者给出一个叫做Linda的人物特征及背景描述:“Linda”,是一位31岁的单身女性,直率,非常聪明。她在大学期间主修哲学,学生时期非常关注种族歧视问题和社会偏见,同时也参加过反核武器示威游行。
然后,参与测试的人员被要求将以下几个事件按照概率从大到小排列出来:

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情感分析(Sentiment Analysis)的难题

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 技术分享 25 九月 2007

我们对在线文本进行文本挖掘的任务之一,就是进行情感分析(SentimentAnalysis),即分析发贴人对某个对象的态度是正面还是负面。这个过程当然不是仅仅查找”好”,”坏”这些关键字那么简单,有时候相似度很高的句子,却反映了截然不同的态度,譬如下面这两句话
“这瓶洗发水,适合头发很干的人用”
“用了这瓶洗发水,头发变得很干”
两个句子中的主要成分都差不多,”洗发水”,”头发”,”很干”,但是第一句是褒义,第二句则很可能是贬义。对于后一句的处理还算简单,告诉计算机程序头发”很干”不好,因此让头发”变得””很干”的洗发水,也就不是好的洗发水。而前一句呢,我们能够理解”适合头发很干的人用”是指使用该洗发水后,能让头发变得不那么干燥点。但是假设我们告诉计算机,”某某产品适合XXX的人用”就是指用了某某产品后,XXX的人就会变得不那么XXX,那么当计算机处理”这件衣服,适合漂亮女生穿”,你猜它会怎么理解?(漂亮的女生穿了就会变得不那么漂亮)

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IWOM调研 Vs. 传统市场研究

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 技术分享 10 五月 2007

互联网口碑(Internet Word of Mouth,简称IWOM)调研作为一门新兴行业,在研究方法和对象上跟传统的市场调研都有很大的不同。因此呢,同很多其他新生事物一样,难免有这样或者那样的怀疑目光,认为它先天营养不足或者会后天发育不良。
最大的怀疑,当然是来自传统的市场调研行业,早在去年,来自两个行业的专家,就有过一次短暂而又激烈的交锋(链接)。
去年六月,市场调研专家Bill Neal 在一次访谈中就表达了他对IWOM 研究的疑惑。他说:我不认为用户在网上的言论可以作为可靠的信息来源,它们犯了科学研究的两个大忌:自选择(Self Selection)跟宣传(Advocacy)。他举例说:“我有两辆福特卡车,在诸多Blog上我屡屡看到有人在抱怨同款的车子质量不如人意,可是我的车却相当好。只是我不愿意花时间把我的良好体验写出来,而那些碰巧遇到问题的人却对他们的糟糕感受喋喋不休….. 难道说那些负面言论反映的就是实际情况么?

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文本挖掘技术在CIC的应用

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 技术分享 16 四月 2007

数据挖掘(Data Mining)已经不是一个新鲜的概念,“尿布和啤酒”这一经典案例也被很多人津津乐道: 美国一家大型超市利用数据挖掘技术来分析他们的销售纪录,居然发现尿布和啤酒的销售量之间存在相当大的关联性。经过进一步的调查,找到了产生这个现象的原因,原来在美国,负责为孩子购买尿布的年轻父亲们,很多时候会顺带着给自己买些啤酒。沃尔马随后采取的措施是,将尿布和啤酒并排放在一起,结果两种产品的销售量都到了增长。
在CIC,我们也使用一种特殊的数据挖掘技术,也就是文本挖掘(Text Mining),来从每天数以百万计的网络文章中寻找譬如“尿布和啤酒”的潜在规律和趋势。但是和一般意义上的数据挖掘不同, 文本挖掘的研究对象,即文本,是非结构化(Unstructured)的,即没有预先设定好的栏和位,告诉我们这篇文章是在说某年某月谁谁谁做了什么事,这些信息,都必须使用包括文本向量模型(Vector Space Model),自然语言分析(Natural Language Processing)等技术在内的信息抽取(Information Retrieval)过程得到,然后才能放进结构化的数据库,以供进一步处理。

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