Na základě WorldwideSocial Network Users: 2013 Forecast and ComparativeEstimates v roce 2013 skoro čtvrtina lidi na světě používala sociální sítě. Počet uživatelů sociálních medií se zvýšil z 1,5 mil. v roce 2012 na 1,7 mil. vloni, což dává nárůst o 18%. Odhaduje se, že v roce 2017 globální publikum sociálních sítí dosáhne 2,5 mld. uživatelů.
Můj článek se bude do značné míry opírat o průzkumy prováděné na platformě Twitter, protože je nejvděčnějším společenským portálem k prozkoumání. Omezení počtu znaků umožňuje sdílení průhledných a komunikačně jednoduchých příspěvků, které se snadno prozkoumají, když jejich soukromí není blokováno. Navíc významná část příspěvků obsahuje informace umožňující geolokaci autorů. Díky tomu jsme schopní prozkoumat například náladu celého společenství.
Američtí vědci prováděli průzkum nálady na americkým Twitteru. Vědci chtěli zjistit odpověď na otázku „Které dny a v kolik hodin američtí spotřebitelé jsou v nejlepší náladě?“. Finálním účelem samozřejmě bylo promítnout jim reklamy v tom okamžiku, ve kterém se cítí být nejšťastnější. Pomocí automatických algoritmů bylo prozkoumáno hodnocení sentimentu více než milionu tweetů během 7 týdnů. Emocionální stavy byly rozděleny do šesti kategorií: CALM, ALERT, SURE, VITAL, KIND a HAPPY (víz grafy).
Závěry se zdají být očividné, ačkoliv potvrzené byly důvěryhodnými údaji. Američané jsou nejšťastnější ráno a večer (mimo hodiny práce). Prozkoumaná skupina projevovala největší nadšení v neděli ráno a ve čtvrtek pozdě večer. Zatímco uživatelé amerického Twitteru byli nejméně šťastní odpoledne, ačkoliv dobrá nálada se jim vrátila večerem.
Zajímavé je, že průzkumy sociálních médií stále častěji umožňují analýzu společensko-politických událostí. Analytická společnost TopsyLabs sledovala komentáře na Twitteru v kontextu revolucí v Tunisku, Egyptě a Blízkém východě. Společnost se snažila prozkoumat, zda existuje korelace mezi skutečnými událostmi na Blízkém východě, a tweety obsahujícími hashtagy se slovy: Írán, Egypt, Jemen či Tunisko. Jak se podařilo zjistit na základě příspěvků, domino efekt začal smrtí 26 letého Mohammeda Bouazizi v Egyptě. Twitter se ukázal jako hlavní nástroj zvýšení povědomí o událostech během revoluce. Údaje TopsyLabs ukázaly, že existuje silné spojení mezi skutečnými událostmi a negativními emocemi a komentáři sdílenými na Internetu. Pomocí analýzy událostí, společnost uznala, že na základě pozorování společenských portálů lze např. určit pravděpodobnost propuknutí revoluce. Patrně proto se americká vláda rozhodla uskutečnit výzkumný projekt, jehož účelem je shromažďování a ověřování údajů ze sociálních sítí.
Není to jediný americký nápad na využití výhod monitoringu Internetu. Prezident USA Barack Obama přistoupil k sociálním mediím jako ke spolehlivému poradci. V roce 2014 během Obamova projevu pro americký národ se prezidentská služba rozhodla prozkoumat, zda vláda může zjistit odpověď na otázku: „Co od ní očekávají voliči?“ pomocí použití společenských portálů.
Za tímto účelem byl nastartován monitoring Twitteru a bylo proanalyzováno 670,000 tweetů sdílených během prezidentského poselství národu. Skupina analytiků prozkoumala komentáře a emocionální expresi každého slova prohlášení v reálném čase. Všechno pro nalezení odpovědi na otázku: „Jak Američané vnímají nadzvednuté v prohlášení věci?“ a také „Ke kterým tématům se chovají nejvíce emocionálně?“, a především, „Co chtějí uslyšet a jaká řešení očekávají?“.
Nejvíce emocí vzbudila témata spojená s reformou zdravotnictví, budoucnosti válečných veteránů a otázky rovnosti pohlaví. Americká vláda si jako první všimla obřího potenciálu skrytého v společenských portálech. Služba Prezidenta USA uznala, že se v jedné z nejvíce demokratických zemí světa vyplatí zacházet s uživateli Internetu jako s poctivými a otevřenými poradci. Obzvlášť když se v současnosti jeden politikův pád se může díky sociálním mediím měnit v dramatický konec jeho kariéry.
Následným nestandardním využitím monitoringu Internetu, o kterém bych chtěl napsat, je sledování vývoje epidemie choroby na základě geolokace zpráv sdílených na společenských portálech. V 2012 roku si zaměstnanec Google, Adam Sadilek položil otázku: Pokud trojice tvých známých má symptomy chřipky, a při tom jsi nedávno potkal osm neznámých osob, které si stěžovaly na ucpaný nos, bolest hlavy nebo horečku, zda je možné odhadnout pravděpodobnost, že sám onemocníš chřipkou? Sadilek pomocí inteligentních algoritmů založených na analýze přirozeného jazyka vytvořil model znázorňující v daném momentu zdravotní stav uživatelů Twitteru v Novém Yorku. Twitter dopadl jako velmi příjemný nástroj pro výzkum, protože většina tweetů je geotagovaná. V souvislosti s tím, badatel byl schopný přidat údaje na mapu a sledovat, jak zdravé a nemocné osoby přichází mezi sebou do styku. Následně se pomocí výše zmíněného modelu snažil předpovídat, které osoby mají větší šancí onemocnět. Jak se ukázalo použití principu třech nemocných známých a osmi neznámých dopadlo velmi účinně. Adam Sadilek byl schopný s velkou pravděpodobností určit osoby, které následně onemocní chřipkou. Výzkum také dovolil znázornit mechanismus šíření epidemie, začínaje od jednotlivých interakcí mezi lidmi.
Rovněž firma SentiOne provedla výzkum, tentokrát na polském trhu, týkající se onemocnění chřipkou Poláků. Za tímto účelem jsme provedli analýzu výpovědí uživatelů Internetu v sociálních mediích spojených s chřipkou. Výzkum zahrnoval výpovědi z období celého roku a obsahoval hesla-klíče, jak horečka, kašel, chřipka, rýma atd. Účelem analýzy bylo prozkoumání, zda existuje korelace mezi internetovou diskusí o příznacích chřipky a výskyty samotné nemoci.
Graf znázorňuje, že existuje silná korelace mezi internetovou diskusí o symptomech chřipky a její faktickým výskytem. Stojí za upozornění, že Poláci nejčastěji komunikují nemoc prostřednictvím sociálních medií chvilku před a hned po prodloužených víkendech (v listopadu a také před a po Vánocích).
Monitoring internetu dovoluje tedy prozkoumat náladu a společenský souhlas, dovoluje předpovědět šíření choroby, a co je také zajímavé, je schopný pomoct odhadnout tržby filmu. Zaměstnanci speciální výzkumné jednotky HP SocialComputingLab, která se věnuje analýze sociálních medií, se rozhodli zkontrolovat, zda jsou schopní vytvořit model odhadující tržby filmu na základě tweetů o nich. Je nutné dodat, že v USA funguje speciální burza Hollywood Stock Exchange (HSX), na které je možné kupovat akcie filmů a která je skoro klíčovým faktorem toho, zda se daný film ukáže finančním úspěchem nebo selháním. HP se rozhodlo vytvořit model, který bude ještě více precizní než odhady burzy. Za tímto účelem badatelé prozkoumali sdílené na Twitteru informace o konkrétních filmech. Algoritmus analyzoval zároveň projevy chystání se do kina, recenze, stejně jako i jiné zmínky.
Výše uváděný graf znázorňuje výsledky predikcí na základě analýzy tweetů ve srovnání se skutečnými výsledky prodeje lístků do kina v závislosti na Hollywood Stock Exchange. Model vytvořený HP se ukázal být více účinný než burza HSX, protože byl schopný odhadnout finanční výsledky filmů s 97,3% přesnosti.
Citované mnou příklady ukazují, že stále více a více společností investuje v naslouchání tomu, co o nich v síti píší spotřebitelé. Monitorování internetových diskuzí se stává běžnou praxí, díky které je možné účinně reagovat na zveřejnění různého druhu. Využití monitoringu internetu je stále větší. Spolu s popularitou sociálních médií se rozšiřují obzory a výzkumné možnosti. Budoucnost monitoringu internetu sahá do další úrovně, je mimo marketing, nachází využití ve výzkumech, prodeji, politice, či medicíně.
