Тенденции развития социальных медиа и SMM

1. Становятся популярными визуальные социальные медиа. Это значит, что аудитория социальных медиа предпочитает получать информацию не в текстовом, а в графическом или видеоформате (Instagram — самая быстрорастущая сеть, Pinterest, позволяющий добавлять изображения, сортировать их по различным коллекциям и осуществлять обмен с другими пользователями)

2. Набирают популярность геосоциальные сервисы. Их суть заключается в том, что пользователи, используя либо мобильное устройство, либо портативный компьютер, регистрируется на сервисе и отмечаются в тех местах, в которых бывают: рестораны, магазины и тд (скидки, спец условия)

3. У социальных медиа появляется множество новых функций. Большее вовлечение в интернет-среду. Социальные медиа начинают осуществлять процессы интеграции с поисковыми системами (Яндекс, Google)

Современные этнографические исследования потребителей

Этнографический подход к изучению интернет сообществ (чатов, блогов, дневников, социальных сетей) — НЕТНОГРАФИЯ

Дает возможность анализировать ежедневный язык потребления

Современные этнографические исследования потребителей

Знаки — это «маленькие» и «большие» изменения в человеческом поведении

• проявляются в повседневных потребительских практиках и имеют место «здесь» и «сейчас»

• определяются культурными тенденциями и взглядом потребителя изнутри

• могут быть о любой вещи, например, что люди делают, едят, носят, как коммуницируют, на что надеются, что делает людей счастливыми, как они проводят время и тратят деньги

BIG DATA

Большие данные — довольно распространенное понятие в IT и интернет-маркетинге. По сути, определение термина лежит на поверхности: «большие данные» означает управление и анализ очень больших объемов данных. Если смотреть шире, то это информация, которая не поддается обработке классическими способами по причине больших объемов

Согласно исследованию IDC Digital Universe в ближайшие пять лет объем данных на планете вырастает до 40 зеттабайтов, то есть к 2020 году на каждого живущего на Земле человека будет приходиться по 5200 Гб

Большие данные — совокупность технологий, которые призваны совершать три операции:

1. обрабатывать большие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы даданных

2. Уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах, то есть данных не просто много, а их постоянно становится все больше и больше

3. Они должны уметь работать со структурированными и плохо структурированными данными параллельно в разных аспектах.

Большие данные предполагают, что на вход алгоритмы получают поток не всегда структурированной информации и что из него можно извлечь больше, чем одну идею

Известно, что основной поток информации генерируют не люди. Источником служат роботы, находящиеся в постоянном взаимодействии друг с другом. Это приборы для мониторинга, сенсоры, системы наблюдения, операционные системы персональных устройств, смартфоны, интеллектуальные системы, датчики и прочее. Все они задают бешеный темп роста объема данных, что приводит к появлению потребности наращивать количество рабочих серверов (и реальных, и виртуальных) — как следствие, расширять и внедрять новые data-центры.

Многое из того, что касается больших данных, подходов, которые используются для их анализа, на самом деле существует довольно давно. Например, обработка изображений с камер наблюдения, когда мы говорим не об одной картинке, а о потоке данных. Или навигация роботов. Все это существует десятки лет, просто сейчас задачи по обработке данных затронули гораздо большее количество людей и идей.

Многие разработчики привыкли работать со статистическими объектами и мыслить категориями состояний. В больших данных парадигма другая. ты должен уметь работать с непрекращающимися потоками данных. она затрагивает все больше и больше областей.

В нашей жизни все больше аппаратных средств и программ начинают генерировать большое количество данных — например, «интернет вещей»

Вещи уже сейчас генерируют огромные потоки информации. Полицейская система «Поток» отправляет со всех камер информацию и позволяет находить машины по этим данным. Все больше входит в моду фитнес-браслеты, GPS-трекеры и другие вещи, обслуживающие задачи человека и бизнеса

Проблемы системы Big Data можно свести к трем основным группам: объем, скорость обработки, неструктурированность

Еще одна проблема Big Data носит этический характер. А именно: чем сбор данных (особенно без ведома пользователя) отличается от нарушения границ частной жизни?

Поисковики записывают каждый клик пользователя в Интернете, им известен его IP-адрес, геолокации и прочее, что, к примеру, позволяет демонстрировать контекстную рекламу в соответствии с поведением пользователя в Интернете. При этом согласия на это не спрашивается, а возможности выбора, какие сведения о себе предоставлять, не дается. То есть по умолчанию в Big Data собирается все, что затем будет храниться на серверах данных сайтов.

Серьезная проблема — обеспечение безопасность хранения и использования данных. например, сведения о возможных покупателях и их история переходов на сайт интернет-магазинов однозначно применимы для решения многих бизнес-задач. Но безопасна ли аналитическая платформа, которой потребители в автоматическом режиме (просто потому, что зашли на сайт) передают свои данные. Это вызывает множество споров. Современную вирусную активность и хакерские атаки не сдерживают даже супер-защитные серверы правительственных служб

«Хорошие люди для хорошей страны»

«Цифровая диктатура» — пример Китая (создание системы социального кредита). Рейтинг в открытом доступе. город Жунчэн. Контроль над повседневностью.