Big Data в социальных сетях

Социальные сети стали не только источником угроз ИБ , но и источником огромного количества данных. Для извлечения ценной информации из множества сведений оставляемых пользователями на просторах соцсетей требуются принципиально новые подходы и средства анализа способные работать с Big Data.

name='more'>

Пожалуй, первые коммерческие проекты по использованию социальных связей были реализованы в телекоме: связь определялась на основе периодичности вызовов между абонентами. Изначально целью таких проектов было лучше понять привычки конкретных абонентов и причины, по которым абоненты могут своим привычкам изменить - анализировалась частоту звонков и среднее время разговоров, на основании чего оценивалась вероятность смены данным абонентом оператора связи. В дальнейшем, при уходе абонента и изучении его круга общения появилась возможность оценить также вероятность смены оператора людей из этого самого круга.

Следующим шаг заключался в использовании круга общения для продвижения товаров и услуг. Анализ позволял понять, какой продукт, услуга, опция или тарифный план наиболее активно распространяется в том или ином круге общения, а затем с большой долей вероятности определить, кто из абонентов является лидером, т.е. человеком, мнение которого в значительной степени влияет на продвижение товаров и услуг в круге общения.

Социальные сети стремятся монетизировать информацию о своих пользователях и потому отслеживают их поведение . В конечном итоге социальная сеть сама становится полномасштабной коммерческой организацией.

Специализированная СУБД Teradata Aster Dataимеет встроенные средства для анализа логов веб-сервера, графов и путей используемых для исследования социальных сетей. Эти встроенные средства ускоряют анализ сложноструктурированных данных. Они позволяют анализировать логи веб-серверов в том виде, как они есть - вычленяя сессии. Также можно вычленить кратчайшие пути в графе взаимосвязей (гораздо легче, чем при использовании традиционных реляционных баз данных).