現在，你的推文（Tweets）正在被哪些人閱讀？他們往往是你所購產品的制造商。最近一項融合了許多學科知識的有趣實驗正在用于分析淹沒在推特（Twitter）宇宙大數據中的各種觀點。Esri、IBM等致力于大數據研究的各個廠家目前都在挖掘Twitter內容，并且運用自己開發的方法對其進行分析。近年來，這種合作開啟了一個研究的新時代，Esri公司的地理信息系統（GIS）技術聯合IBM的語言與心理分析，可以共同解碼互聯網上那些浩如煙海的信息。

社交媒體地圖

眾所周知，我們處在信息爆炸的時代，大多數IT大佬都承認，如果不能盡快地控制數據的泛濫成災，將會對人類進步形成巨大的威脅。馴服大數據需要發明新的技術，通過分析和可視化來更好地了解這個龐然大物。

多年來，社交媒體為Esri地圖提供了豐富的數據源。2011年，Esri推出了日本地震圖，這是一份概念驗證（proof-of-concept）地圖，來自日本數百萬Tweets信息為地圖的繪制提供了數據源，9.0級的本州地震后來自Tweets的數據幫助揭示了在危機中的那些急需物資救援的地點。從此，用社交媒體的內容充實各種地圖就成了司空見慣的做法。2013年，Esri正式進入大數據領域，將大數據工作流程整合進該公司的ArcGIS產品中，并推出包括GIS Tools for Hadoop在內的數個GitHub開源項目，這些項目使大數據獲得了地理空間能力。

品牌監測

社交媒體的高容量、多樣化、高速度及真實性滿足大數據的4大典型特征。每天都有超過5億的Tweets信息發布以及超過35億類似的自媒體信息發布，社交媒體是一個具有超大信息量并且充滿噪聲的數據源范例。在這些喋喋不休中，Twitter用戶可分享其酸甜苦辣的各種經歷和各種觀點。但是過濾掉噪聲，依然可以從那些充滿觀點的Tweets中窺見買家的心態和想法。

通過與IBM阿爾馬登研究中心的加速發現實驗室合作，Esri創建了一種稱為輿情監控的交互式概念驗證（proof-of-concept）地圖，使用Tweets和地理空間技術來了解客戶情感并聚焦于品牌管理。IBM阿爾馬登研究中心的加速發現實驗室是進行跨行業大數據分析的最先進的實驗室。

Esri總裁Jack Dangermond說，“和GIS的出現一樣，大數據分析的出現也是因為需要對出現的問題提供正確的答案。通過分析，我們提取了某些的答案并幫助各機構能更好地了解其客戶。Esri/IBM聯合輿情監控示范則結合了GIS系統和輿情監控領域的最新研究成果。”

Esri Tapestry數據為品牌管理提供有用的客戶生活方式信息

解碼Decahose

Tweets內容包含了大量的客戶觀點信息，因此早在2010年，Twitter就將其每日的用戶輸出內容進行商品化。Twitter建立了Tweets流許可制，各個企業以及咨詢公司都可從這些數據中淘金。為了著手進行社交媒體分析，IBM從第三方經銷商手中獲得了Twitter DecaHose授權（特定時間段內隨機抽取特定范圍內百分之十的Tweets信息）。

針對這些信息，服裝零售商所關心的是品牌管理工具是否可以監控Tweets中所有的客戶觀點。IBM加速發現實驗室的研究員們準備利用品牌管理工具，從多個角度來回答這個有趣的問題。2013年3月，8家全國性服裝品牌被選作樣本，IBM與Esri合作進行聯合輿情監控示范項目。

為了設計輿情監控示范系統，Esri的開發人員花了一天的時間與IBM的研究員們進行討論，實驗室中所有的軟件、數據和專利技術都對其開放。最后，利用Portal for ArcGIS和ArcGIS for Server，Esri開發了一套交互式地圖應用，通過位置和時間可視化Twitter用戶數據。這有助于實驗室定義Tweets內容模式，對人口統計資料和客戶類型進行更直觀的認識。IBM的社交媒體分析方法可以解碼客戶觀點、位置及心理語言等各種屬性，可以按地區對服裝品牌形象進行評價。通過IBM加速發現實驗室的算法，可推測出未包括在Tweets中的Tweets發送者的概要信息，如性別及個性特點等，并顯示在地圖底部。從下拉菜單中選擇參與服裝品牌，在不同零售商之間輕松比較Tweets提及率和及其客戶特點。從更微觀的角度，實驗室的心理分析與來自Esri Tapestry人口統計數據分析可以并發執行分析得出結果，這個結果可以整合買主本質特征，在個體層面進行數據梳理，為品牌經理提供了一個客戶關系管理的超強工具。

監控危機范圍

Esri及IBM輿情監控示范實驗分別按照品牌的正面提及和負面提及做了劃分，并在地圖上顯示出來

對參加輿情監控實驗的一家服裝零售商而言，2013年的某一周就像是永遠。2013年，該公司因某簽名品牌的服裝的一個瑕疵而遭到了連珠炮式的投訴。

可以預見的是，在美國某些地區，通過Tweets活動進行品牌監測的現象會增加，這些地區的位置將在輿情監控地圖上表示出來。通過地理位置顯示Tweets信息，可以了解不同地域的人們對產品瑕疵的反映，對社交媒體進行分析可以為在出現危機時第一時間實施品牌管理提供有利的實時信息。

“GIS可幫助確定問題的范圍。”IBM加速發現實驗室研究人員兼數據整合專家Mary Roth說，“結合我們的分析，Esri可快速確定這股Tweets風暴來自何方，比如說，如果只是來自羅德島，地理處理數據會顯示出該問題只是地方性問題而沒有蔓延至全國。重要的是，這樣的信息最終會降低響應成本。”

輿情監控示范是從Twitter信息源中提取和展示分析結果的最簡單有效的方法。一旦Tweets信息的價值被發現，品牌經理就可通過研究Tweets發送者的個性特點和人口統計資料進行深入的數據挖掘，但是顯示在地圖中的數據不會泄露任何用戶的隱私。這種方法為各公司徹底了解其客戶提供了依據，并借此量身定制其品牌形象，更快、更有針對性地對品牌危機做出反應。

針對所有人的大數據分析

盡管有點嚇人，但數據洪流仍為以前不可能進行的研究創造了新的機遇，而不再是陳舊零碎的分析。輿情監控僅是大數據研究的冰山一角，Esri和IBM目前正在設計新的大數據分析方法，該方法將地理分析與其合作研發的方法體系結合在一起。今年，Esri將在進一步加強在此領域的研究，并將發布一系列革命性的針對大數據研究的新工具和方法。