Le nuove tecnologie di Social Networking e le Imprese - Giuseppe Manco
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Le nuove tecnologie di Social Networking e le Imprese - Giuseppe Manco
- 1. Le nuove tecnologie di Social Networking e le imprese Giuseppe Manco ICAR-‐CNR manco@icar.cnr.it
- 2. Giuseppe Manco • Ricercatore presso ICAR-‐CNR • Aree di interesse – Data Analysis, Social Networks, sistemi di recommendaCon
- 4. Sei gradi di separazione
- 5. Myspace: 110 milioni di uten?
- 8. Cos’è una rete sociale? Traditional Media Broadcast Media: One-to-Many One to Many Communication Media: One-to-One
- 9. Characteristics na Socialsociale? Cos’è u of rete Media Everyone can be a media outlet • User generated content Disappearing of communications barrier • Rich Usernriched content User e Interaction User-Generated Contents User interacCon • User Enriched Contents • User developed widgetsubiqua Comunicazione Collaborative environment • Collective Wisdom environment CollaboraCve C Long Tail • … Broadcast Media Social Media Filter, then Publish Publish, then Filter
- 11. User interac?on
- 12. Comunicazione ubiqua
- 13. AEvità condivise
- 14. I websites più visitaC • Il traffico internet più alto (daC Alexa, oQobre 2012) 1 Facebook 11 Blogspot 2 Google 12 LinkedIn 3 YouTube 13 Taobao 4 Yahoo 14 Google India 5 Baidoo 15 Yahoo Japan 6 wikipedia 16 Sina.com.cn 7 Windows live 17 msn 8 TwiQer 18 Google hk 9 QQ.com 19 Google de 10 Amazon 20 Bing
- 15. Il ruolo fondamentale dei social media
- 17. L’Universo Social Media Social Networking Content Social Blogs Media sharing Wki Forum
- 19. L’azienda e i social networks • Pubbliche relazioni • Customer Support • Market Research • Brand MarkeCng • PromoCons • Consumer EducaCon • Sales • New Product Development • Customer RelaConship Management
- 21. DaC, daC, daC • Grossi volumi, grande varietà – Milioni di utenC, milioni di contenuC – testuale, MulCmediale (immagini, video, etc.) – Milioni di connessioni – Tendenze, preferenze, comportamenC, … • I daC sono open e facili da accedere – Facili da reperire – Di pubblico dominio – Developers APIs – Spidering the Web
- 22. Le opportunità Any user can share and contribute content, tente può condividere e • Ogni u express opinions, link to others contribuire ai contenuC, This means: Can data-mine opinions esprimere opinioni, collegarsi ad and behaviors of millions of users to altri gain insights into: • Questo significa: Human behavior – Human behavior Marketing analytics – MarkeCng analyCcs Product sentiment – Product senCment 8/21/2011 Jure Leskovec:Social Media Analytics (KDD '11 tutorial) 6
- 23. Actionable Intelligence Consumer Generated, Not Edited, Not Authenticated 8/21/2011 Jure Leskovec:Social Media Analytics (KDD '11 tutorial) 7
- 24. Applicazioni: ReputaCon management • Consumer Brand AnalyCcs – Cosa dice la gente sul mio marchio? • MarkeCng CommunicaCons – Determinare se le campagne che pianifico saranno efficaci • Product reviews – Estrazione automaCca di review e informazioni su prodom e servizi • Facile da usare, confortevole, prezzo adeguato, …
- 25. Applicazioni: Responsività • CiCzen response • feedbacks su temaCche poliCche • Campagne poliCche – Perché la gente supporta un candidato? • Law enforcement – MovimenC dissidenC su TwiQer – Minority report hQp://www.nyCmes.com/2011/08/16/us/16police.html?_r=1
- 26. Applicazioni: Viral MarkeCng • Viral markeCng: – Raccomandazioni personlizzate • Il ruolo dei forum online: – 79.2% dei partecipanC ai forum aiutano gli utenC connessi a prendere decisioni relaCve a un prodoQo – 65% dei partecipanC ai forum condividono consigli (offline o personalizzaC) basaC sulle informazioni che hanno leQo online hQp://www.socialmediaexaminer.com/new-‐studies-‐show-‐value-‐of-‐social-‐me
- 27. Applicazioni: Human Behavior analysis Process social media content, provide tools • for analysts to:ontenuC, e usufruire di tools per Processare I c – IdenCficare rnetworks: groups, members Identify social eC sociali: gruppi, membri – IdenCficare tand sentiment Identify topics opics e senCments Predictive Modeling Link Diagrams Social Media Content 8/21/2011 Jure Leskovec:Social Media Analytics (KDD '11 tutorial) 12
- 28. Relevance, Authority, SenCment Page 27 • Le tre dimensioni dell’interazione sociale ilities to pro- ogs. and market s are a very dia because Figure 1: Relevance, authority and sentiment at the blog level. ly inaccessi- IBM’s topic-‐based blog evaluator c customer insights and opin- Finding the Relevant Blogs an address several interesting OUR FIRST OBJECTIVE is to filter the vast blogosphere
- 29. SenCment DetecCon • E’ possibile caraQerizzare (in maniera automaCca) il tono di una discussione? ORMS3701_FTRs 2/3/10 4:56 PM Page 28 M A R K E T I N G & S O C I A L M E D I A belief of the sentiment IBM Social Media AnalyCcs associated with it. It is pos- sible to learn from such labeled words in conjunc- tion with labeled docu- ments. Furthermore, the selection of words and doc- uments to be labeled can be made algorithmically. Such an approach is known as active dual super- vision [5], and it can greatly reduce the effort required to label examples in a new domain. Even though there are expressions of sentiment that are domain-specific, Figure 2: Identifying and addressing negative sentiment. there is still a large amount of overlap in how positive and
- 30. Misurare Influence e Authority • Chi sono gli utenC suscembili? • Come si propaga un’informazione? • Quando un’opinione è affidabile?
- 31. Emerging Topics • Higher-‐level concepts dall’informazione che si distribuisce • Come variano quesC concem? hQp://memetracker.org Most menConed phrases in the US presidenCal campaign
- 32. I social media e le imprese… • Due prospemve – Nuovi scenari e modelli di interazione – AnalyCcs • StreQa cooperazione con ricerca e innovazione – Nuovi challenges – Opportunità enormi