アーサー・カチュヤン: 「広告における本当のビッグデータ」

14 年 2017 月 XNUMX 日、ソーシャル データ ハブ CEO のアーサー・カチュヤン氏が BBDO の講演で講演しました。 Arthur 氏は、インテリジェントなモニタリング、行動モデルの構築、写真やビデオのコンテンツの認識、さらにはソーシャル ネットワークやビッグ データ テクノロジを使用して視聴者をターゲットにできるその他のソーシャル データ ハブ ツールや研究について話しました。

アーサー・カチュヤン（以下、AH）： - こんにちは！ こんにちは、みんな！ 私の名前はアーサー・カチュヤンです。ソーシャル データ ハブという会社を経営しています。私たちはオープン データ ソースや情報分野のさまざまな興味深い知的分析に従事し、あらゆる種類の興味深い研究などを行っています。

そして今日、BBDO グループの同僚が、広告用のビッグ データとそれほどビッグ データではない、ビッグ データを分析するための最新のテクノロジーについて話して、それがどのように使用され、いくつかの興味深い例を示してほしいと私たちに依頼しました。 途中で質問していただければ幸いです。退屈になって本質が明かされなくなる可能性もありますので、恥ずかしがらずに質問してください。

実際、ある種の「ビッグデータに近い」ソリューションが使用される主な方向性はすべて明らかです。これは、視聴者のターゲティング、分析、ある種の分析的なマーケティング調査の実施です。 しかし、分析を適用した後にどのような追加データが見つかるか、さらにどのような意味が見つかるかは常に興味深いことです。

なぜ広告にテクノロジーが必要なのでしょうか?

どこから始めましょうか? 最もわかりやすいのはソーシャルネットワークでの広告です。 今日、私は朝それを外しました。何らかの理由で、VKontakte はこの特定の広告を見るべきだと考えています...それが良いか悪いかは XNUMX 番目の質問です。 私は間違いなく徴兵のカテゴリーに分類されることがわかります。

技術的解決策として捉えることができる最初の、そして最も興味深いこと...始める前に最初に決めておきたかったのは、用語を定義することです。オープン データとは何か、ビッグ データとは何ですか? この問題については人それぞれの理解があるので、私の条件を誰かに押し付けるつもりはありませんが、矛盾がないように。

個人的には、ログインやパスワードなしでアクセスできるのはオープンデータだけだと思います。 これはソーシャル ネットワーク上のオープン プロフィール、これは検索結果、オープン レジストリなどです。ビッグ データは、私自身の理解では次のように考えています。データ プレートであれば XNUMX 億行、何らかの種類であれば XNUMX 億行です。ファイルストレージのどこかにペタバイトのデータがあります。 私の用語の残りの部分はビッグデータではなく、そのようなものです。

高精度のプロファイリングとプロファイルスコアリング

順番に行きましょう。 オープン データ ソースの分析から得られる最初の最も興味深いことは、高精度のプロファイリングとプロファイル スコアリングです。 これは何ですか？ これは、あなたのソーシャル ネットワーク アカウントが、あなたが誰であるか、あなたの興味だけでなく、予測できるという話です。

しかし今では、さまざまな情報源を組み合わせることで、給与の平均レベル、アパートの値段、場所などを把握できるようになりました。 そして、これらのデータはすべて、利用可能な手段から文字通り使用できます。 たとえば、ソーシャル ネットワークで自分のアカウントを使用する場合は、たとえば、どこに住んでいるか、どこで働いているかを確認してください。 あなたが働いている会社がビジネスのどの部門に属しているかを理解します。 アナリストやマネージャーなどの場合は、HH および「Superjob」から同様の求人情報をダウンロードします。 あなたが住んでいる場所（拠点、たとえばCIAN）を見て、この場所で家を借りるのにいくらかかるか、この場所で家を買うのにいくらかかるかを理解し、おおよその収入を予測します。 さらに、ソーシャル ネットワークを使用すると、どれだけ旅行に行っているか、どこにいるか、雇用主に対してどれだけ忠実であるかを把握できます。

したがって、このような膨大な数の指標から、やりたいことが何でもできるのです。 ご興味のある商品をご紹介させていただきます。 オンラインストアを想像できますか? あなたはそこに行きます - このオンラインストアはソーシャルネットワーク上のあなたのアカウントをキャッチし、「マーシャ、あなたはボーイフレンドと別れたばかりです、ここにあなたのための特定の製品があります。」とあなたに伝えます。 これは近い未来ではありません...

人の地理位置情報はどのようにして特定されるのでしょうか?

聴衆からの質問への回答:

• 通常、すべてのチェックインの 80% が正確な居住地であると考えられます。 しかし、どこにもチェックインしない人にとっては、いくつかのオプションがあります。チェックインか地理位置情報、またはこれは人が何かを書いた期間全体の投稿と出版物の分析です...そしてどこか、 「アカデミチェスカヤの近くでベビーカーを買いたいのですが」や「最近、ここの壁に醜い落書きを見た」などのメッセージが表示されます。 つまり、ほぼ 80% の人にとって、地理的位置、勤務先、居住地は、ソーシャル ネットワークから収集できるデータまたはメタデータを使用して特定できます。

  これも投稿の分析です。 最も単純な意味で、これはソーシャル ネットワークのチェックインと位置情報の分析であり、jpeg メタデータは削除されません (そこから何かを理解することができます)。 しかし、残りの人にとって、これらは通常、テキストブロードキャストです。人が何かについて書くときに自分の位置を「照らす」か、携帯電話を「照らす」かのどちらかです。これにより、Avito 上の彼の広告の一部や、「」上の彼のアカウントを見つけることができます。オートRU」。 このデータに基づいて、（たとえば、「マヤコフスカヤの近くで車を販売しています」など）組み合わせて、これを大まかに推測できます。

• 人々は通常、これをソーシャルメディアに投稿します。 私たちはオープンソースのみを扱っており、ここではオープンソースのみについて話します。 彼らは通常、広告を掲載します。つまり、XNUMX% の場合、人々が現在の携帯電話番号を「見せた」場合に最も一般的なのは、何かを販売するための広告です。 いくつかのグループで、人は何かを書いたり（「私はそこであれやこれを売っています」）、どこかに出かけたりします。

  はい！ 彼らは通常、次のようなコメントをします。「応答するか、SMS を送って、私の番号に電話してください。 これは、何かを販売したり、ソーシャル ネットワークで何かを購入したり、誰かと通信したりする人々によく起こります。したがって、この番号を使用して、CIAN 上の彼のプロフィールをその番号にリンクしたり、彼が何かを出版したことがあれば、そのプロフィールにリンクしたりできます。アビト。 これらは単に最も人気のあるトップのソースであり、Avito、CIAN など、さらに続きます。

• オンラインストアのことを指します。 次に、顔認識とプロフィール照合のテクノロジーについて説明します (これについては後ほど説明します)。 純粋に理論的には、これはオフライン ストアに適用できます。 そして一般的に、私の大きな夢は、街頭のバナーが表示されたとき、カメラの前を通り過ぎるときに、カメラがあなたの顔を「閉じ込める」ことです。 しかし、この場合はプライバシーの侵害となるため、法律で禁止されることになります。 遅かれ早かれそうなることを願っています。
• 個人的な経験から。 誰かがあなたに何かを書くとき、あなたはその人の人生で知るべきではないようないくつかの事実を操作していることがよくあります...ほとんどの場合、人は怖がります。 しかし！ 最近の統計によると、ソーシャル ネットワーク上の閉鎖されたアカウントの数は 14% 減少しました。 偽物の数は増加しており、オープンアカウントの数は増加しており、人々はますますオープン化を目指しています。 3～4年もすれば、彼らは、自分たちについて知るべきではない情報を誰かが知っているという事実に対して、あまり強く反応しなくなるのではないかと思います。 しかし、実際には壁を見れば簡単にわかります。

オープンソースから何が得られるのでしょうか?

オープンソースからかなり高い信頼性で理解できるもののおおよそのリストがあります。 実際には、さらに異なる指標があります。 それはそのような研究の顧客次第です。 あなたがソーシャルネットワーク上で悪口を言うのか、それとも公共の場で悪口を言うのかに興味を持っている人事会社があります。 あなたがナワリヌイ氏の出版物が好きか、逆に統一ロシアの出版物が好きか、あるいはある種のポルノコンテンツが好きか、誰かが興味を持っています。そのようなことはよく起こります。

主なものは、家族の価値観、アパートや家のおおよその費用、車の探しなどです。 これに基づいて、人々は社会グループに分類できます。 これらはモスクワのTinderユーザーであり、彼らは誰ですか（Facebookアカウントで見つかった写真によると）。 彼らは興味に基づいてさまざまな社会グループに分けられます。

私たちが広告に近づくとすると、VKontakte で特定のグループに加入している 18 歳の男性に興味があることを選択すると、標準的な広告ターゲティングから徐々に離れていきます。 次にこの写真がありますので、これからお見せします。

肝心なのは、ソーシャルネットワークを分析する人々を分析する現在のサービスのほとんどは、原則として興味の分析に従事しているということです...人々の頭に最初に思い浮かぶのは、加入者の上位グループを分析することです。 おそらくこれでうまくいく人もいるでしょうが、個人的には根本的に間違っていると思います。 なぜ？

あなたの「いいね！」が収集され分析されます

さあ、携帯電話を手に取って、トップグループを見てください。間違いなく、あなたがすでに忘れているグループが 50% 以上あるはずです。これは、実際にはあなたに無関係なある種のコンテンツです。 あなたはそれをまったく消費しませんが、それにもかかわらず、システムはそれらに従ってあなたを追跡します：あなたがレシピやいくつかの人気のあるグループを購読しているかどうか。 つまり、あなたのプロフィールを分析するシステムに違反することになり、あなたの利益は正当化されなくなります。

次に進みます...そこには何がありますか? 私たちは他の人が何をしているかを想定します。 私たちの意見では、ユーザーの興味を評価する最も適切な方法は「いいね！」です。 たとえば、VKontakte には「いいね」フィードがなく、人々は自分が何が好きなのか誰も知らないと考えています。 はい、いいねの一部は Instagram で紹介され、Facebook でも何かが見られますが、特定のグループのコンテンツのほとんどはこれを共通のフィードでブロードキャストせず、人々は自分が好きなものを誰も知らないと思って生きています。

そして、私たちが興味を持っているある種のコンテンツを収集し、これらの投稿を収集し、これらの「いいね」を集め、そしてこのデータベースを使用してこの人をチェックすることによって、私たちはその人が誰なのか、彼の運命は何なのか、何に興味があるのか​​を高い精度で判断することができます。 彼を特定の社会的グループに正確に配置し、彼と対話します。

車を買うと行動が変わる

そういう例があります。 私の例は広告に近く、マーケティングに近いものであるとすぐに留保します。ご存知のとおり、ほとんどのケースは NDA などで保護されているからです。 しかし、まだまだ興味深いことがたくさんあるでしょう。 さて、これらの人々の話です。これらは 2010 年から 2015 年の間に車を購入した男性たちです。 オンラインでの社会的行動がどのように変化したかが色で示されます。 購読者に占める女の子の割合が変わり、私は「ボーイッシュな」公開ページを購読し、永久的な性的パートナーを見つけました...

この全体は、車のブランドと人数によって分類されます。 ここから、人々の行動とそれがどのように機能するかについて、多くの興味深い結論を引き出すことができます。 観客動員数という点では、ポルシェ カイエンと植えられたプリオラはほぼ同じであると言えます。 この聴衆の質や行動は異なりますが、量はほぼ同じです。 ここから導き出せる結論は、自分の市場に近いものであれば何でも構いません。 アウディを売るなら、「アウディを買って親から離れよう！」というスローガンを立てることになります。 等々。

はい、これは、いいねの分析に基づく人々の行動、どのグループに移動するか、どのようなコンテンツを分析するかによって、ほぼ 100% の確率で、あなたが誰であるかが明らかになるという事実の面白い例です。 なぜなら、ネットワーク トラフィックにアクセスできず、個人的なメッセージを読まない場合、「いいね」を押すと、その人が誰であるかが常にわかります。妊婦、母親、軍人、警察官などです。 そして、広告を出せる人間であるあなたにとって、これは的を射た大きな成果です。

聴衆からの質問への回答:

• 各列はこの車に乗っている人の数です。 彼らの行動パターンがどのように変化したか。 見てください: ポルシェ カイエンを購入した人 - 約 550 人 (黄色)、加入者のうち​​女の子の割合が増加しました。
• サンプルは、2010年から2015年までのソーシャルネットワーク「Vkontakte」、「Facebook」、「Instagram」のユーザーです。 唯一明確にしておきたいのは、ここで選択した車は、特定のツールを使用して写真で 80% 以上の精度で識別できる車であるということです。
• 一定期間にわたって、彼の車（つまり、彼のものではありません。それについてはソーシャルネットワークに任せます）...一定期間にわたって、ある人は常に車と一緒に写真を撮られ、それと一緒に出版物に掲載されました。違う、写真の角度が違うなど。 そうすれば、どの人がどの車で写真を撮っているか、そして... はい、これが XNUMX 番目の質問です - ソーシャル ネットワーク データの信頼です。
• 私たちがそれを取り上げたので、残念ながら、ソーシャルメディアのデータは必ずしも正しいとは限りません。 人々は常に自分の情報を公開したがるわけではありません。 個人的に、私はそのような研究を実施しました。モスクワの大学の卒業生の数とソーシャルネットワークに登録されている人の数を比較しました。 平均して、ソーシャルネットワークに登録している人、つまりモスクワ州立大学の特定の専門分野をその年に卒業した人は、原則として実際に登録されている人数よりも60％多い。 もちろん、ここには一定の割合のエラーが存在しますが、それを隠す人はいません。 ここでは、80% 以上の確率で識別できる車両を単純に基準とします。

モデルトレーニングのソースのリスト

以下は、ある人の社会的プロフィール、つまりその人が誰であるかを非常に確実に判断するために使用できる情報源のサンプルリストです。

私たちはソーシャルネットワーク、CIANからプロフィールを取得します-アパートの費用はおよそ、「ヘッドハンター」、「スーパージョブ」です-これは特定の人の平均給与です。 ヘッドハンターの代表者がここにいないことを願います。彼らは、このデータを持ち出すのはあまり良くないと考えているからです。 ただし、これは、欠員に対する特定の種類の活動に対する、特定の地域における平均給与です。

「Avito」、「Avto.ru」: 非常に多くの場合、携帯電話が点灯しているとき、彼らは間違いなく (多くの場合) 少なくとも「Avito」、「Avto.ru」、または「Avto.ru」に何かを持っています。別のいくつかのサイトでは、彼らが誰であるかを理解できます。 この電話番号でベビーカーや車が販売された場合... Rosstat と法人の統一州登録簿は、雇用主の企業をランク付けできるさらに多くの登録簿です - ある公式に従って、モデルに従って誰でも設定できます（この人のお金などを大まかに判断できます）。

Tinder は人々の状況に関するデータ収集に役立ちます

さらに、非常に興味深いものがあります（研究では非常に面白いです）。これもまた、この Tinder のボットを使用したモスクワ Tinder からのデータの収集です。 人々までの距離が特定され、その後、おおよその位置が特定されます。

この調査の目的は、下院や検察庁などの政府機関の領域にある Tinder アカウントの数を特定することでした。 しかし、広告主であるあなたは、好きなものを想像することができます。たとえば、スターバックスや他の誰かである可能性があります...つまり、Tinder 上であなたからコーヒーを飲んだり、何かを注文したり、店舗にいる人の数です。 この地理位置情報については、どのサービスでも行うことができます。

聴衆からの質問に対する答え:

• 火口？ あなたは知らない？ Tinder は写真 (左から右) を見て、相手との距離を表示する出会い系アプリです。 5 つの異なる地点からこの人物までの距離を取得すると、おおよそ (+ 7 ～ XNUMX メートル) の位置を特定できます。 この場合、検察庁または国家院の領域に関する決定はそれほど難しくありません。 しかし、繰り返しになりますが、それはあなたの店かもしれませんし、何でも構いません。

たとえば、ずっとずっと前に、携帯電話会社の XNUMX つから交通密度に関するデータ、携帯電話ポイントの移動密度に関するデータを受け取り、これらすべての情報が重ね合わされたときがありました (研究ではありません)。高速道路にある看板の座標について。 そして、携帯電話会社の仕事は、何人の人が通りかかり、この看板広告を見る可能性があるかをおおよそ判断することです。

ここに看板広告の専門家がいる場合、次のように言うことができます。「超信頼性で理解することは不可能です - 誰かが来ている、誰かが見ていない、誰かが見た... それにもかかわらず、これは 20 億ポリゴンがあることの例です。これらはモスクワで、特定のルートに沿った時間ごとのこれらの人々の密度です...これらの人々がいつでも何を通過したかを確認し、乗客の流れを大まかに推定することができます。

聴衆からの質問に対する答え:

• 誰もそのようなデータを与えません。 私たちはあるオペレーターに対してそのような調査を実施しましたが、これはもっぱら内部の話であるため、残念ながら写真の形では紹介されていません。 しかし、多くの場合、大手広告代理店ではオペレーターとの連絡に問題はありません。 少なくともモスクワでは、例えば、保険会社がドライバーの年齢、運転方法（良いか悪いか、無謀か否か）に関する非個人的なデータを提供するGetTaxiのような会社に頼った前例が数多くある。政策など。 誰もがこれに苦労していますが、内部レベルで匿名データを提供することで、そのような問題を抱えている人はいないと思います。

画像とパターンの認識

どうぞ。 私のお気に入りは画像認識です。 顔による人物の検索に関する小さな部分はありますが、この部分はほとんど取り上げません。 具体的には画像認識を利用し、この画像に含まれるもの（車のメーカーや色など）を判断します。

こんな面白い例があります。

さまざまなソーシャルネットワークでのタトゥーの検索に関するこのような研究がありました。 したがって、同じことが、あらゆるブランド、あらゆる視覚的画像、ほぼあらゆる視覚的画像に適用され得る。 確実に判断できないものもあります（当社では受け付けておりません）。

ここが私のお気に入りです。 自動車ブランドは、たとえば、BMW X6 のすべての所有者を見つけて、彼らが誰なのか、彼らがどのようにつながっているのか、何に興味があるのか​​などを理解することが彼らの任務であるため、このタスクに頼ることが非常に多いです。 これは、ソーシャルネットワーク上で人々がどのような車で写真を撮るかという問題に関連しています。

ここにはまったくフィルタリングがありませんでした。物体は彼らのものでしたが、車は彼らのものではありませんでした。 それは単に車の故障、つまり使用年数などです。 しかし、視覚的な画像認識は非常に頻繁に使用されます。これは、妊婦の検索や、ある種のマスメディア (誰が何を投稿したか) でのブランド ロゴの検索です。

私のお気に入りのケース (さまざまなレストランで使用されています): どのような種類のロールパンがソーシャル ネットワークに投稿されるか。 これは面白いことですが、実際には、これによって多くの興味深いことが理解できるようになります。まず、自分の顧客について、つまり、誰があなたのところに来て、なぜそうしたのかを理解できるようになります。 寿司バーでは、ほとんどの人 (「女の子」とは言いません) がチェックインしたり、何かの写真を撮ったりするために写真を撮るのは周知の事実だからです。

ブランドはこれを活用できる。 ブランドは、どのような商品を美しく撮影して掲載する必要があるのか​​、どのような人々がそこに来たのかに興味を持っています。 このことは、食べ物に限らず、ほとんどあらゆるもので行うことができます。

ビデオパターン認識

聴衆からの質問に対する答え:

• ビデオではありません。 テストモードで行っています。 私たちはこのテクノロジーを試してみましたが、次のことが判明しました...ビデオのあらゆるものを非常によく認識しますが、そのアプリケーションはどこにも見つかりませんでした。 さよなら。 どのビデオブロガーがどこかでどれだけ話しているのかを分析することは別として...そのような調査がありました。 彼らの顔が何人、どのくらいの頻度で会うか。 しかし、ブランドはこれをどこで思いつくかまだ考えていません。 おそらくいつかそれが来るでしょう。

繰り返しますが、これは食べ物であり、妊婦、男性（妊娠していない）、車など、何でも構いません。

オプションとして、あるメディアの新年調査がありました。 これも広告とは程遠いですが、それでも。 人々が新年に断食した食べ物は次のとおりです。

こちらも年齢別に分けてあります。 若者は主に食べ物を注文し、大人は主に伝統的なテーブルを作るというような相関関係が見られます。 面白いことですが、ブランドオーナーの立場で想像してみると、誰がどのように商品を扱っているか、それについて何を書いているかなど、多くのことを評価することができます。 多くの場合、人々はテキスト内でブランド自体に常に言及するとは限りません。また、従来の分析監視システムは、テキスト内で言及されていないという理由だけで、ブランドに関するこの言及を常に理解して見つけることができません。 または、テキストのスペルが間違っていて、ハッシュタグなどがありません。

写真が表示されます。 写真の場合、それがフレームの中心の被写体であるかどうかがわかります。 そうすれば、この人が何を書いたかがわかります。 しかし、ほとんどの場合、特定の車などを運転したことがある潜在的な視聴者を検索するために使用されます。 そして、私たちはこれらの車でたくさんの興味深いことをするつもりです。

ボットは人間を模倣するように教えられています

人数カウントを使用するためのこのようなオプションもありました。

写真を使用して人を見つけ、その人の社会的プロフィールや人物を理解する必要がある場合に、人を比較するオプションがあります。 もう一度、オフライン ストアにカメラがあれば、これは誰があなたのところに来るのか、その人たちが誰なのか、何に興味があるのか​​、何が彼らを訪ねてきたのかを理解するのに非常に良い方法であるという質問に戻ります。 。

次に最も興味深いのは、ソーシャル ネットワーク上で彼らのアカウントを収集し、これらの人々が誰であるか、何に興味があるかを理解すれば、(オプションとして) これらの人々に似たボットを作成できることです。 このボットはこれらの人々と同じように生活を開始し、さまざまなソーシャル ネットワークでどのような広告が表示されるかを分析します。 これにより、この人をターゲットにしているブランドを正確に理解できるようになります。 これは、この人が誰で何に興味を持っているかを分析するだけでなく、潜在的な競合他社やその他の興味のある人がどのような広告をターゲットにすべきかについても分析する必要がある場合によくある話です。

ソーシャルネットワークにおけるつながりの分析

次に興味深いのは、人間関係の分析です。 実際、ネットワーク内の接続の分析、つまりこれらのネットワーク グラフには、少しも新しいこともなく、誰もがこれを知っています。

しかし、広告タスクへの応用が最も興味深いです。 これはトレンドを生み出す人々の検索であり、このネットワーク内で特定の基準に従って情報を発信する人々の検索です。 特定の BMW モデルの同じ所有者に興味があるとします。 それらをすべて集めれば、世論をコントロールする者を見つけることができます。 これらは必ずしも自動車ブロガーなどではありません。 通常、これらはさまざまな公開ページに座っており、いくつかのコンテンツに興味があり、非常に短期間であなたのブランドまたはあなたに興味のある人をこの責任の領域に引き付けることができる単純な同志です。興味。

ここにそのような例があります。 私たちには潜在的な人材、人と人とのつながりが何人かいます。 ここで、オレンジ色のものは人々、小さな点は共通のグループ、共通の友人です。

これらすべてのつながりを収集すると、共通のグループや共通の友人を多数持つ人がいることがはっきりと分かります。彼らは自分自身の中に存在します...そして、この同じ視覚化が興味ごとにグループに分けられると、コンテンツ、配信するコンテンツ、相互作用の程度などによって... 前の図が次のようになったことがわかります。

ここでは、グループが色によって明確に区別されています。 この場合、これらは高等経済学部の修士課程の学生です。 ここで、紫/青の人たちは、トランスペアレンシー インターナショナル、オープン ロシア、ホドルコフスキーの公開ページを愛している人たちであることがわかります。 左下は緑色の人たち、統一ロシアを愛する人たちです。

前の図はこんな感じでした（ただの人と人とのつながりです）が、はっきりと区切られているのがわかります。 つまり、すべての人は常に互いにつながり、同じ興味を持ち、お互いに友達です。 上にいる人もいるし、下にいる人もいるし、他の仲間もいる。 そして、これらの小さなサブグラフのそれぞれを他のパラメーターを使用して個別に視覚化し、コンテンツの普及速度 (大まかに言えば、誰がそこにあるものを再投稿するか) を調べると、各部分で常に世論を掌握している XNUMX 人か XNUMX 人の人物を見つけることができます。これと対話し、何らかの投稿やその他のメッセージの送信を依頼すると、この興味深い視聴者全体から応答を得ることができます。

もう一つそのような例があります。 また、グラフ: これらは、例としてソーシャル ネットワークで見つけた BBDO グループの従業員です。 面白みのない、大きくて緑に見える、それらの間のつながり...

ただし、それらの間にグループがすでに構築されているオプションがあります。 興味のある方は、インタラクティブ バージョンをクリックしてご覧ください。

右上はプーチンを愛する人たち。 ここで紫色の人はデザイナーです。 デザインに興味のある方、面白いものなどに興味のある方。 ここで白いのは経営陣です（私が理解しているところによると、どうやら）。 これらは、一般的には何のつながりもありませんが、ほぼ同じ立場で働いている人々です。 残りは共通のグループやつながりなどです。

ブランドに必要なのはブロガーではなく、オピニオンリーダーです

私たちはこれらの人々を連れて行き、彼らを見つけます。そして広告代理店、広告会社が自分たちで決定します。広告会社はこの人にお金を与えて、何らかの方法でこのコンテンツや他の何かと対話したり、独自の特定の広告キャンペーンを彼らに向けたりすることができます。 これも、特に現在では非常に頻繁に使用されています。なぜなら、どのブランドもブロガーと協力したいと考えており、自社のコンテンツを宣伝してもらいたいと考えていますが、広告代理店は実際には接触したくないからです（まあ、こういうことは起こります）。

そして、この状況から抜け出す本当の方法は、ブロガーでも美容ブロガーでもない人々を見つけることですが、たとえば、このブランドと交流する本物の存在で、「Mail.ru Answers」というひどい公開ページに書き込むことができる人は、一定の閲覧数。 この人のコンテンツに常に興味を持っている人々が全体を広め、ブランドが関与することになります。

このようなテクノロジーを使用するための XNUMX 番目のオプションは、非常に重要です。それは、私のお気に入りであるボットの検索です。 これは競合他社にとっては評判のリスクであり、広告キャンペーンやその他あらゆるものから無関係な人を排除する機会になります (コメントの削除や人と人のつながりの検索など)。 このような例があります。これも大きくてインタラクティブであり、移動することができます。 これらは、Lentach コミュニティにコメントを書いた人々のつながりです。

この例は、ボットがいかに優れていて簡単に視認できるかを理解するためのものです。 このために技術的な知識は必要ありません。 これは、「レンタック」がドミトリー・メドベージェフに関するFBKの調査に関する投稿を公開し、特定の人々がコメントを書き始めたことを意味する。 コメントを書いた人全員を集めました - この人たちは緑色です。 では、それを移動してみます。

緑色の人たちです（コメントを書いた人）。 彼らはここにいます、彼らはここにいます。 それらの間の青い点は共通のグループ、黄色の点は共通の購読者、友人などです。 大部分の人々は互いにつながっています。 なぜなら、XNUMX回、XNUMX回、XNUMX回の握手の理論が何であれ、すべての人はソーシャルネットワーク上で互いにつながっているからです。 互いに離れ離れになっている人はいません。 ビデオを見るためだけに VKontakte を使用している対人恐怖症の私の友人でさえ、今でも私たちと同じ公開ページの一部を購読しています。

ナワリヌイ氏はボットも利用している。 誰もがボットを持っています

大多数の人々 (ここ、ここ) は互いにつながっています。 しかし、お互いにのみ友人である同志の非常に小さなグループが存在します。 ここに彼ら、小さな緑色のもの、ここに彼らの共通の友人とグループがあります。 ここでも別々に落ちました。

そして幸運な偶然だが、この投稿の下に「ナワリヌイ氏には証拠がない」などと書き込み、同じコメントを書き込んだのはまさにこれらの人々だった。 もちろん、結論を出す勇気はありません。 しかし、それにもかかわらず、私はフェイスブックに別の投稿をした。レベデフとナワリヌイの間で議論があったとき、私は同じ方法でコメントを分析した。「レベデフはクソだ」と書いた人たちは全員、ソーシャルメディアに参加していなかったことが判明した。ネットワークは最近 XNUMX ヶ月間、どの公開ページも購読していなかったにもかかわらず、突然この特定の投稿にアクセスし、まさにこのコメントを書いて去ってしまいました。 繰り返しになりますが、ここから結論を引き出すことは不可能ですが、ナワリヌイ氏のチームの誰かが私にコメントを書いて、彼らはボットを使用していないと述べました。 まあいいよ！

広告に近く、ブランドに近くなります。 今では誰もがボットを持っています。 当社も競合他社も、そして他の企業もそれらを持っています。 彼らが元気に暮らすためには、放り出されるか放置されなければなりません。 このようなデータ (前のスライドを指す) に基づいて、本物の人間のように見えるように完成させてから使用します。 ボットを使用するのは悪いですが! とはいえ、よくある話ですが…

自動モードでは、このような機能により、分析に無関係な人々、サンプルに含めるべきではない人々、この研究に含めるべきではない人々を分析から除外することができます。 非常に頻繁に使用されます。 繰り返しになりますが、すべての車所有者が実際に車を所有しているわけではありません。 時々人々は、潜在的に車を持っていて、いくつかのグループに座って誰かとコミュニケーションをとり、そこに一定の聴衆がいる人々にのみ興味を持っていることがあります。

事実と意見の分析

次に持っているものも私のお気に入りです。 これは事実と意見の分析です。

今では誰もが、さまざまな情報源で自分のブランドについて言及する方法を知っています。 これには秘密はありません。 そして、誰もが調性を計算できるようです...個人的には、調性の指標自体はあまり興味深いものではないと思います。なぜなら、クライアントに来て、「おい、あなたは 37% ニュートラルです」と言うと、彼はそう言うからです。 、 " おお！ いいね！" したがって、センチメントの評価から、製品についての意見の評価へ、もう少し進んだほうが興味深いでしょう。

そして、これは非常に興味深いことでもあります。なぜなら...私は個人的に、原則として中立的なメッセージなどあり得ないと信じています。なぜなら、人が公共の場で何かを書く場合、そのメッセージには何らかの色が付けられるからです。 私個人としては、ブランドについて言及した中立的なメッセージを見たことがありません。 通常、それは何らかの汚れです。

これらのメッセージを大量に取得し (数百万、10 万にもなる可能性があります)、各メッセージから主なアイデアを強調表示し、それらを組み合わせれば、人々がこのブランドについて何を言っているのか、何を考えているのかをかなり確実に理解することができます。 「パッケージが気に入らない」「粘度が気に入らない」など。

人々はトランスエアロ、チュッパチャプス、そして米国大統領についてどう思いますか?

面白い例があります。これは、ソーシャル ネットワーク ユーザーが破産後に Transaero 社に対して何をするかを示すインフォグラフィックです。

そこには多くの興味深い例があり、焼き討ち、殺害、ヨーロッパへの追放、さらには「軍事作戦のためにシリアに送る」と書いた人も2％いた。 面白い話から移りますが、私のお気に入りのドッグフードから車まで、ほとんどすべてのブランドが対象になる可能性があります。 パッケージが気に入らない人でも、本物が気に入らない人でも、いつでもこれを考慮して作業できます。 チュッパチャプスの丸さが足りない、甘さが足りないとソーシャルネットワークに書き込まれたために、製品の製造を変更しそうになった例は数多くあります。

もう一つ面白い例があります。 誰について、どのようなコメントがあったと思いますか?

何らかの理由で、現在、意見の分析、つまりメッセージから抽出された事実の分析はあまり使用されておらず、あまり普及していません。 この技術は超秘密というわけではありませんが、人々のコメントから主語と述語を抽出してグループ化するのに、計算言語学の天才は必要ないため、ほとんどノウハウがありません。 それほど難しいことではありません。 しかし、今後数年以内に人々がこれを使い始めることを願っています。なぜなら... それは素晴らしいでしょう - これはとても自動フィードバックです! 彼らがあなたについて何を言っているかを常に知っています。 そうですね、これがアメリカ大統領について作られたものであることはご理解いただけると思います。

聴衆からの質問に対する答え:

• はい、これは英語の Facebook です。 ここではロシア語に翻訳されています。 これどこかに書いてありました。

ビッグデータと政治テクノロジー

実際、私にはトランプやその他の人々に関する政治に関するさまざまな興味深い例がたくさんありますが、ここでは取り上げないことにしました。 しかし、政治的な例が XNUMX つあります。

これらは国家院の選挙です。 いつ頃でしたか？ 去年？ ほぼXNUMX年半前。

ここでは、自分がどの選挙区に該当するかを理解するために、特定の地理的位置まで正確な位置を特定できた人々を示します。 そして、これらの人々の中から、明確な意見を表明した人だけが選ばれ、その人に投票することになります。

政治技術の観点から見ると、これはあまり正しくありません。なぜなら、この全体を人口密度などによって正規化する必要があるからです。 それにもかかわらず、ここの青陣営は誰に投票するかわかりますが、赤陣営は反対派の同志に投票する予定ですが、ちなみに彼らの数はそれほど多くありませんでした。

私個人としては、ビッグデータがすぐに政治テクノロジーに到達することはないと信じていますが、オプションとして、候補者はブランドでもあります。 これは、ある程度、ブランドに関する事実と意見の分析でもあり、誰が何をしているのかをリアルタイムで理解できるため、かなり興味深いものです。 私は、BBC が何らかの放送でソーシャル ネットワークをリアルタイムで監視したときの事例をいくつか知っています。さまざまな反応があり、人々はそれについて書き込み、あれこれの質問をしました。そして、それは素晴らしいことです。 誰にとっても興味深いものなので、すぐに使用されると思います。

ブランドの地位をモデリングする

次に、ブランドのポジションのモデリングを行います。 さまざまな指標 (ソーシャル ネットワークの購読者の好みではなく、複雑な指標、コンテンツへの関心、指標の受信に費やした時間を使用) を使用してブランドをランク​​付けする方法についての短い短い記事です。

ある理由から「製薬」の例を挙げました。 ここで、小さな円は内部の明るいものです。これはブランド自体が作成するテキストコンテンツの量であり、大きな円はブランド自体が作成する写真とビデオコンテンツの量です。

中心に近いということは、コンテンツが視聴者にとってどれほど興味深いものであるかを示しています。 大きなモデルがあり、あらゆる種類のパラメータがたくさんあります: いいね、再投稿、応答時間、平均共有者... ここでわかるように、膨大な量のデータを送り出す素晴らしい「Kagotsel」があります。独自のコンテンツの作成に資金を投入しており、そのおかげで彼らは中心にかなり近づいています。 また、独自のコンテンツを作成する同志もいますが、視聴者はそれに興味を持っていません。 これらのアカウントはすべて事実上停止しているため、これはあまり適切な例ではありません。

エゴール・クリードはバスタよりも愛されている

残念ながら、残りは...何を見せるか...まあ、オプションとして、本物の企業からのロシアのラッパーもあります。

プラスは何ですか？ 実際のところ、企業は、ブランドで働く購読者の平均給与から始めて、ほとんどすべてをそのようなモデルに組み込むことができます。 彼らが好きなモデル。 各広告代理店が独自の指標を計算する方法が異なるため、ブランドも独自の指標を異なる方法で計算します。

ここにも Basta があります。これは大量のコンテンツを生成しますが、このコンテンツは明らかに視聴者にとってあまり興味深いものではないため、周縁部に位置しています。 繰り返しますが、私は判断するつもりはありません。 しかし、それにもかかわらず、ソーシャルネットワークによると、ほぼ現代最高のパフォーマーであるにもかかわらず、個人的な写真しか公開していないエゴール・クリードがいます。 それにもかかわらず、彼には多数の購読者がおり、その数はおよそ 85 万人に達します。 正確な数字は覚えていません。 これらの人々のエンゲージメントの割合は850％よりはるかに高いことを覚えています。つまり、XNUMX万人の購読者あたり、これらの現実の人々からXNUMX万の応答を受け取ります。これは本当の狂気です。 これは本当です。

聴衆からの質問への回答:

ラッパー分析モデルの作成にはどれくらい時間がかかりましたか?

• それぞれに独自の対象読者があり、これらの人々の関心はそれぞれについて計算されます...これらはすべて、ほぼ中心までの距離に正規化されており、半径方向の位置は重要ではありません（ここでは美しさのために単に塗りつぶされているため、ぶつからないように）。 中心へのおおよその近さのみが重要です。 これが私たちが使用しているモデルです。 例えば、私は円の方が好きですが、半円を意識してやる人もいます。
• このモデルは、XNUMX ～ XNUMX 時間で (はい、XNUMX 人で) 素早くコンパイルされました。 ここではメトリクスのみが挿入されています。つまり、何に何を掛け、それを合計し、何らかの方法で正規化します。 モデルにより異なります。 購読者の平均給与 (これは冗談ではありません) に興味がある人がいます。 そのためには、彼らの連絡先を見つけて、すべてを計算し、掛け合わせる必要があります。 これを考慮するのに長い時間がかかることがありますが、具体的には (前のスライドを参照)、ここでのパラメータは購読者、再投稿など非常に単純です。 完了までにXNUMX～XNUMX時間ほどかかりました。 したがって、これはリアルタイムで更新され、使用できるようになります。

ここからが楽しい部分です。 一人で長時間話すのは面白くないので、例はこれで終わりです。 ぜひご質問ください。実際、トピックからトピックへと移ります。なぜなら、テクノロジーの使用方法などについての例があるからです...

聴衆からの質問への回答:

• 私の個人的なケースは、いわば「カジノの近く」で、そこにカメラを置くと顔が認識されるという唯一のケースがありました。 私たちと競合他社の両方で、認識されている人の割合は間違いなく非常に大きいです。 しかし、実際には非常に興味深いものです。 これは興味深いことだと思います。これらの人々が誰であるかを理解し、正確になぜここに来たのか、カジノに来ることに決めたほど彼らの生活に何が変わったのかを非常によく予測できます。 しかし、特定の種類のビジネスについては...薬局にそのようなものを置いたら、意味がありません。人がなぜ薬局に来たのかを予測することはできません。

  ここでの全体的な課題は、人が潜在的にいつあなたのブランドに興味を持ちたがるかを理解するためのモデルを構築し、（現在起こっているように）何かを購入した後ではなく、その人に広告を提供できるようにすることでした。」これがいつ起こるかについては予測中です。 そんな「カジノに近い」のが面白かったです。 これらの人々のかなり興味深い割合が判明しました。なぜなら、誰かが突然昇進し、他の人が何か別のものを手に入れたということです。非常に興味深い洞察です。 しかし、いくつかの店や小売店、ある種の錠剤の販売店については、それはあまり正確ではないように私には思えます。

ビッグデータはオフラインで使用されますか?

• オフラインでした。 このモデルが適合するかどうかを正確に、大まかに理解する必要があるだけです。 繰り返しになりますが、炭酸水については...私は実際には何にでも興味がありますが、個人的には、これらの人々のプロフィールや行動がボトル入りの水をいつ購入したいかにどれだけ、どのように依存するのかを理解していません。 これは本当にそうなのかもしれないが、私には分からない。

開いているソーシャル メディア アカウントはいくつありますか?

• 具体的には 11 のソーシャル ネットワークがあります。これらは、「Vkontakte」、「Facebook」、「Twitter」、「Odnoklassniki」、「Instagram」、そしてその他の小さなものです (「Mail.ru」などのリストを見ることができます)。 。 VKontakte には、これらすべての同志のコピーが確実にあります。 私たちには VKontakte のユーザーがいます。これはこれまでに存在したすべての人の 430 億 200 万人に相当します (そのうち約 XNUMX 億人が常にアクティブです)。 グループがあり、これらの人々の間につながりがあり、私たちに興味のあるコンテンツ（テキスト）があり、メディアの一部もありますが、非常に小さいです...大まかに言えば、私たちはこの写真を見ます：そこに顔があれば、私たちは保存します。ミームがあれば保存します。保存しません。メディア コンテンツを保存するのに十分ではないからです。

  ロシア語の Facebook があります。 現在、60～80% がオドノクラスニキですが、数か月以内におそらく全員を最後までやり遂げることになるでしょう。 ロシアのインスタグラム。 これらすべてのソーシャル ネットワークには、グループ、人々、それらとテキスト間のつながりが存在します。

• 約400億人。 微妙な点があります。都市が特定されていない人々もいます（彼らは潜在的にロシア人/非ロシア人です）。 このうち、ソーシャル ネットワークの平均は、VKontakte の閉鎖アカウントの 14% です。Facebook の正確な数字はわかりません。
• また、Instagram ではメディアを保存しません。顔が存在する場合に限ります。 当社はそのような（他の）メディア コンテンツを保存しません。 通常興味深いもの: テキストのみ、人々の間のつながり。 全て。 Instagram で最も一般的な調査は、視聴者に関する通常の調査です。つまり、これらの人々が誰であるか、そして最も重要なことに、これらの人々と他のソーシャル ネットワークとのつながりについてです。 彼の年齢などを計算するには、Vkontakte と Facebook でこの人のプロフィールを見つけてください。
• 顧客がいないというだけの理由で、まだ他の全員を引き受ける必要はありません。 言語に関しては、ロシア語、英語、スペイン語がありますが、それでもロシアのブランドにのみ使用されます。 まあ、あるいはそれらをロシアから持ってくる会社もそうだ。
• 私たちは毎日、たくさんのスレッドで人々にインタビューしています。Web を収集してデータを収集し、API を使用してこれらの指標を更新します。 2〜3日で「VKontakte」全体を見て回ることができます。 約 6 週間もあれば、Facebook 全体を調べて、誰が何を更新し、何が更新されていないのかを理解できるようになります。 そして、これらの人々を別々に再集合させます。正確に何が変わったのか、この全体のストーリーを書き留めます。 私の経験では、誰かの古いソーシャルメディアプロフィールが実際のビジネス目的に使用されたことはほとんどありません。 これは、ある政治家が応募した時期であり、彼の任務は、本部にどのような人々が来るのか、その人々が8〜XNUMXか月前に誰だったのかを理解することでした（彼らはプロフィールを削除しましたか？しかし、実際には別の候補者の投票用紙が到着しました）甘やかす）。

  そして、誰かの写真がパブリックドメインで公開されたときの個人的な話も何度かありました。 つながりなどを見つける必要がありました。残念ですが、私たちのデータベースは法的に流動性が低いため、法廷で証言することはできません。

• MongoDB ストレージが私のお気に入りです。

ソーシャルネットワークはデータ収集と戦おうとしている

• 通常、これらのアカウントのリストのみを広告主にアップロードし、広告主は標準のアカウントを使用します。つまり、ソーシャル ネットワークや VKontakte では、これらの人々のリストを指定できます。

  ただし、Facebook は購入した Cookie を使用します。 私たち自身はクッキーを扱っていませんが、広告主自身が何人かの人々に、私たちが彼らと対話したときにいくつかの話がありました - 彼らはこれらのネットワークを持っており、ティーザー広告、非ティーザー広告、これらの「クッキー」を持っています。 結んでも構いません - 問題ありません。 しかし、私はこれがあまり本物ではないと思うので、このようなものはあまり好きではありません。 これは純粋に私の意見ですが、これはテレビを「追跡」する TNS のようなものです - あなたがこのテレビを見ているかどうか、テレビをつけている間に皿を洗っているかどうかは明らかではありません...そしてそれはここでも同じです: 私はインターネットで何かをグーグルで検索することがよくありますが、それはそれを購入したいという意味ではありません。

• ある種の標準的なコンテキスト広告ネットワークを使用している場合: これらの人々を彼らにアンロードし、彼らのインターフェースを使用して彼らをサイト上の「Cookie」に接続しようとしたときに、いくつかの話をしました。 でも、私はそういうのがあまり好きではないんです。

インターネット ユーザーの給与の計算式

• 平均給与の一般的な式: これは、その人が住んでいる地域、これはその人が働いているビジネスのカテゴリー (つまり、その人の雇用主である会社)、そしてこの会社でのその人の地位が計算され、平均このポジションの給与は推定です...特定の地域の特定の欠員および特定のビジネス状況について、「ヘッド ハンター」および「スーパージョブ」(および他にもいくつかの情報源) から取得した平均給与です。

  通常、人が電話を照らした場合、「Avito」および「Avto.ru」から追加パラメータが取得されます。 Avito を使用すると、その人がどのようなものを販売しているか (高価、安価、中古、未使用など) を確認できます。 「Avto.ru」を使用すると、彼が車を持っているかどうかを確認できます。彼は車を所有しているか、所有していません。 これは、携帯電話を誤​​ってどこかに落とした人の 20% 未満であり、その人のアカウントがこのデータとリンクされている可能性があります。

データ収集会社はどのボリュームを管理していますか?

• 保存されている写真の量は 6,4 ペタバイトです。 2016 年に「潜望鏡」の記録を開始し、ビデオの記録を開始したばかりなので、現在の成長率を正確に言うことはできません。

  いつゼロだったのか正確には言えません。 私たちは会社から会社へと移りました - これらはすべて長い話です。 しかし、私が言えるのは、VK、Facebook、Instagram、Twitter など、テキストとコンテンツを伴うビジネス (人々、グループ、およびそれらの間のつながり) はすべて、実際にはそれほど多くのデータではなく、700 ペタバイトでも十分ではないでしょう。 800ギガバイト、おそらくXNUMXギガバイトだと思います。

クライアントが現在のニッチ市場とどこを開拓するかを決定するのを支援しますか?

• クライアントが来たら、その人にこういうことを提案するんですけど、僕ら自身はグーグルトレンドみたいにそういうことはしません。
• 選挙や選挙前の歴史など、社会学に近い話がいくつかあり、それをすべて分析しました。 ブランドとブランドに関する評価の意見に関しては、ほとんどの場合、すべてが一致します。 ここに選挙と選挙の物語があります - いいえ（どの候補者が勝つべきかの評価付き）。 ここで誰が間違っているのか、私たち、または VTsIOM で考える人たち、私にはわかりません。
• 通常、私たちはこれらの管理結果をブランド自体から取得しますが、電話調査、マーケティング調査などの調査を依頼した同志から取得します。 さらに、このすべては基本的なことでチェックできます。誰かがメーリング リストに回答した、誰かがアンケートを行った... 大手ブランド (たとえば、コカコーラ) であれば、間違いなく顧客からの XNUMX 万件か XNUMX 件の内部レビューがあります。 – これらはソーシャルネットワーク上のコメントや意見だけではありません。 これらは、ある種の社内システムやレビューなどです。

法律は個人データが何であるかを「知りません」。

• 私たちはオープンなデータソースのみを分析し、いかなる汚いトリックにも決して関与しません。 私たちのモデルは、すべてのオープンデータをいくつかの公共データセンターに保存し、それをどこか別の場所に借りて、自宅、オフィス、サーバーで分析するという事実に基づいて構築されており、データは領域外には出ません。

  しかし、オープンデータ分野における我が国の法律は非常に曖昧です。

  私たちはオープン データとは何か、個人データとは何かについて明確に理解していません。連邦法第 152 条がありますが、それでも...どうやってカウントするのでしょうか? さて、あるデータベースにあなたの名前と電話番号があれば、別のデータベースには電話番号と電子メールがあり、XNUMX 番目のデータベースには、たとえば電子メールと車が含まれています。 これらはすべて非個人データのようです。 これを全部まとめますと、法律上は個人情報になるようです。

  これを XNUMX つの方法で回避します。 XNUMX つ目は、クライアント用のソフトウェアを備えたサーバーをインストールすることです。その後、このデータはクライアントの領域を超えず、クライアントはこの個人データや非個人データなどの配布に責任を負います。 あるいは XNUMX 番目の選択肢: これがソーシャル ネットワークなどを訴訟しなければならないような話である場合...

  私たちがライフニュースのためにこれらの同志たちのアカウントを収集し（統一ロシアの予備選があった）、彼らがどのような種類のポルノを好むかを調べたとき、そのような研究がありました。 面白いことだったけど、それでも。 私たちはこれを私たち自身の個人的な意見として販売し、私たちが分析した内容（法人の統一国家登録簿、給与、ソーシャルネットワーク）を法的に文書で開示することはありません。 私たちは専門家の意見を売り込み、その傍らで何をどのように分析したかをその人に説明します。
  いくつかの話がありましたが、それらはいくつかの公共商業プロジェクトに関連していました。 たとえば、私たちはロングボード (ボードは長い) に乗る人のための無料の非営利プロジェクトを行っています。そのタスクは、誰かが「ゴーリキー公園に乗りに行きました」と投稿したときに、人々の出版物を収集することでした。 そして今、彼は地図に載っているはずです、そして彼の周りの人々は誰かが彼の近くにいるのを見ることができます。 VK は、私たちが人々の許可なしにこの情報を公開しているという事実を気に入らなかったため、この問題に関して非常に長い間私たちと対立しました。 しかし、この問題は法廷には持ち込まれませんでした。なぜなら、いくつかの大規模なコミュニティ内で、第三者、代理店、企業、分析などがデータを使用できるというルールを追加したからです。もちろん、特に倫理的ではありませんでしたが、それでもです。

• 私たちはそれに気づいて、専門家の意見を皆さんに売り込み始めました。

教育機関と協力していますか?

• はい、教育機関と協力しています。 私たちは幅広い分野を持っています。高等学校には修士課程があり、他の大学と協力しています。 私たちは大学が大好きです！
• 私の連絡先をお持ちでしたら、手紙を書いていただけますか。 プレゼンテーションへのリンクもありますので、興味のある方はご覧ください。これらの例はすべてそこにあり、移動することができます。
• 電話番号とメールを知っている場合、これはほぼ XNUMX パーセントのオプションであり、誰も削除しません。 電話番号がない場合は通常写真、写真がない場合は年、居住地、職業です。 つまり、年、居住地、勤務地によって、ほとんどすべての人が常に非常に微妙に識別できます。 しかし、これもまたタスクに関する質問です。

  たとえば、インターネット テレビを販売するクライアントがいます。 誰かがこれらの「ゲーム・オブ・スローンズ」のサブスクリプションを彼らから購入しました。その仕事は、CRMを使用してソーシャルネットワーク上でこれらの人々を見つけ、そして彼らの影響力のある分野から潜在的な人々を見つけることです。 つまり、彼らは、たとえば、名前、姓、電子メールを持っているということです...そして、その後、何もするのは非常に困難です。 ほとんどの場合、電子メールで人物を見つけることができます。

• 私たちは通常、友人の構成に基づいてソーシャル ネットワーク上で人々を「マッチング」しますが、これが常に正しいとは限りません。 それが常に正しいとは限らないのではなく、常に機能するとは限りません。 まず、この操作 (人々のマッチング) は、各友達に対して最初に実行する必要があり、その友達がソーシャル ネットワークから来たのかどうかを理解する必要があるため、これには多大な労力が必要です。 そして、誰にとっても知られていない事実ですが、VKontakteには同じ友達がいますが、Facebookには異なる友達がいます。 全員ではありませんが、例えば私の場合はこんな感じです。 そしてこれはほとんどの人にも当てはまります。

最も完全なデータはどのように収集されるのでしょうか?

• クライアント側でクライアント用のソフトウェアをインストールします。 彼らにはサーバーがインストールされており、私たちから公開データのみを取得し、個人データは内部で処理されます。 クライアントとNDAを締結します。 もちろん、これを当社に転送するというのはあまり正確ではありませんが、法的責任はクライアントにあります。つまり、クライアントに代わってソフトウェアをインストールしたり、匿名データを転送したりすることです。 しかし、匿名化が正しくても正しくなくても、ほとんどの場合、これらの人々の間の依存関係は失われるため、これは非常にまれです。

顔認識ソフトウェアを購入するのは誰ですか?

• 私たちが実際にここに行くのは、私たちが販売している主なソフトウェアは顔検索と相関分析であり、それを政府機関に販売しているからです。 そして XNUMX 年半前、私たちはこれらすべてのストーリーを広告、マーケティング、一般市場に投入することを決定しました。これが商業法人である Social Data Hub が設立された方法です。 そして今、私たちはここに来たところです。 私たちはここで XNUMX 年半も活動しており、人々にメンション付きでダウンロードを提供する必要はないこと、質問に対する答えを与える必要はないこと、調性は必要ないことを人々に説明しようとしています。 、 等々。 なので、場所を言うのは難しいのですが…
• （誰のことを指しますか？） テロリストと小児性愛者を探す必要があるすべての同志へ。
  すぐに言えます（これは次の質問になります）：私たちのデータによると、再投稿で投獄された教師は一人もいませんでした。
• VKontakte - 14%; Facebook には、そのような非公開プロフィールはありません (非公開の友達リストなどがあります)。 そして最も興味深いのは、私がちょうどメッセージを書いたことです - 今、彼らは数えて言うでしょう。

恥ずかしいことは投稿しないでください！

• 恥をかくようなことはソーシャル ネットワークに投稿しないでください。私は個人的にこれに従っています。 Facebookで悪口を言っているので個人的なものもたくさんありましたが。 そうですね、やるべきことはありました...恥ずかしいことは投稿しないでください。 後で公会議所のどこかで仕事をするつもりなら、そうです、コメントしないほうがいいです。 あなたがこれをするつもりがないなら、概して誰も気にしません。 断言できるのは、あなたの個人的な通信を誰も読んでいないこと、そしてこれらすべてがこの物語全体を作り上げているということです...

  毎週、必ず誰かが私のところに来てこう言います。「友達の写真が匿名の公開ページに流出しました！」 ヘルプ！ ちなみに、匿名の公開ページには絶対に何も公開しないでください。

• 他の監視システムについては知りません。ブランドへの言及が否定的だったことは間違いなく考慮に入れます。神様、許してください...しかし、言えることは、あらゆる種類の近州の同志は人々にしか興味がないということです5 人以上の視聴者がおり、その世論が誰かに影響を与えることができます。 私の経験では、当社にプロフィール評価を発注した人事会社が「ナワリヌイ氏が好きな人は誰も雇うな！」と言った事は一度もありません。

結果の公表について。 研究には何人が雇用されていますか?

• 上位 10 社の広告会社のうち、現在 XNUMX 社が出版を行っています。 言うのは難しいのですが、XNUMX 年半前にこれを始めたときは... 各分野に数名の人員がいます。銀行にも数名、人事にも数名、広告にも数名います。 そして今、私たちは誰に最初に行くのがより利益があるのか​​、誰のためにいくつかのインターフェースを作り始める必要があるのか​​を考えています...
• （市場セグメントごとの人数について） 誰も強姦していないので、最大 25 人です。
• 一般的に、原則的には、これらの市場の技術が50％以上使用されていると思います。 広告キャンペーンの場合もあれば、ある種の内部分析の場合もあります。 40% が社内分析に使用し、50 ～ 60% が最終ブランドに販売していると思います。 しかし、これはすでに広告会社自身にかかっています。 ほら、単純に費やしたお金や投入した広告だけを報告する人もいれば、何人連れてきたか、どんな聴衆を集めたかを書く人もいます...私はそう言いたいですが、間違っている可能性があります - 私は実際にはそうではありませんこの仲間たちがどのように働いているか想像してみてください。 定量的なデータでしか分かりません。

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出所： habr.com