IBM合作解决方案部门社交分析策略师玛丽·华莱士 (腾讯科技配图)
腾讯科技讯(童云)北京时间9月20日消息，在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。虽然数据能使社交媒体网站获得提供更多定向广告所需要的信息——就我的经验来看，社交媒体网站确实有办法能做到这一点——但这些网站真正的价值可能在于数据本身。
当然，要做到这一点的前提是，社交媒体网站开始向出价最高的竞标者出售数据，并找到方法来剥夺个人标识符，而此举会带来有关数据所有权和隐私权的问题。
玛丽·华莱士(Marie Wallace)是IBM合作解决方案部门的社交分析策略师，她已在IBM供职十多年，负责内容分析工作。就华莱士的工作经验而言，她处在一个独特的位置上，很适合回答有关大数据、社交媒体和分析的问题。
以下是她最近接受采访时言论节选：
问：社交媒体的真正价值可能不在于出售广告，而在于它们所收集的数据。为什么你会这么想呢?
华莱士：定向广告能取得如此之好的表现的原因在于，这种广告会与特定的活动保持一致的步调，并对其形成支持;当我搜索有关某些产品或服务的信息时，我愿意获得可能有助于指引我的搜索活动的广告。从某种程度上来说，广告类似于一种增值服务，而社交搜索则让广告变得更加个性化和更具相关性，这就是谷歌(微博)对Google+进行大量投资的原因所在。
关键的问题在于，在大多数情况下，广告只能在类似于搜索的环境下才能运作，但对大多数社交媒体网站来说，人们使用其服务并不是为了搜索，而是为了跟好友和家人沟通。在这种情况下，广告就会变成打扰他们沟通的东西，而且经常都会具有某种侵略性。而移动业务使得这种情况进一步扩大化，原因是在移动领域中，有限的“不动产”会让广告显得更加令人不快，它们会让用户分心，而且让屏幕显得凌乱不堪。社交搜索可被作为基于社交数据之上而建立之服务的一种范例，但社交数据还能驱动其他的一整套服务——从市场研究到消费者/品牌参与度、社交推荐系统、信息过滤乃至专业定位等。
问：认识到数据的价值是一回事，但你如何才能提炼那种价值呢?
华莱士：从数据中提炼价值需要有一整套充分描述好的情境，明确地理解什么样的事实对那些情境而言将被视作是宝贵的。举例来说，当寻找一份工作时，人们会有一整套非常明确的问题要进行问答：员工情绪、企业成功度(营收、客户、产品、增长，诸如此类)、位置、人口统计学、技术、行业、技能、竞争对手、价值、文化，等等。
就每一个不同的情境而言，问题都可能有很大的不同，因此与其相关的分析也是如此。举个例子，当人们要决定去哪里度假时，他们所关心的问题很可能会是地点、活动、膳宿、天气、成本、人口统计学或是访客情绪等。这里的问题在于，分析不仅需要确定某个领域，而且还需要确定某个情境，而这也正是象LinkedIn或Tripadvisor这样的定向专业服务一直都能为其所支持的特定情境交付更高分析价值的原因所在。
问：人们担心社交网络会滥用来自于用户贡献的数据。有没有一种可靠的方法能使数据匿名化，以一种剥离个人用户信息的聚合形式来交付数据呢?
华莱士：我觉得，隐私权问题是一个更加复杂的问题。虽然匿名化用户信息会是解决方案的一部分内容，但我认为这并非问题的核心。我觉得，社交媒体未来所面临的主要挑战将会是许可、信任和透明度的问题。人们需要确切地知道自己的数据如何被使用，从而能许可社交媒体将其数据用于那种用途，而且是仅用于那种用途。如果我拥有一张乐购优惠卡，而且信任乐购会尊重我的数据，那么我可能会很高兴地让其看到我在Facebook上点“赞”的东西，这样一来他们就能为我提供更具相关性的特别推荐。或者如果我注册使用LinkedIn的服务，而且我知道我的数据会被提供给招聘专员和想要聘用员工的公司，但我绝对不希望他们将我的数据用于其他任何未说明的用途。
未来还有一种可能性，那就是我们将会看到信息经纪人的出现，他们会提供一定程度上的间接性(甚至很可能是模糊处理或匿名化)，成为代表我们的中间人。这会简化授权模式，但前提是假设我们能信任这些信息经纪人，信任他们用来控制我们的信息被其他人获取的模式。
问：工具是否已经能与数据的数量和多样性相匹配，从而能让社交网络这样的服务开始操纵它们所收集的数据?
华莱士：我在过去十年时间里一直都致力于内容分析和语义技术相关的工作，这使得我能自信地说，我们所需要的许多工具早在多年以前就已经准备就绪，等待着需求能赶上供应的那一天的到来。社交媒体的出现，再加上新一代大数据平台的增长，意味着这些工具现在已经获得了完美的商业问题、数据集和执行平台，并藉此绽放出自己的光芒。但是，我认为这个行业在技术方面确实存在一个重大的缺口，而这个缺口将对我们能从社交网络中获得的价值造成影响。
我认为，社交网络所将面临的这个技术性挑战就是我们对大规模网络的处理，原因是我们正在朝着拥有社交、语义、时间和空间特性的大规模图表的方向迅速前进，而且我们正寻求在所有这些网络中应用复杂的分析。许多来自于这个互相连接的数据世界的现有技术可能会发生转变，从而填补这个缺口;或是会有新一代的图表数据库和分析算法出现，集中致力于解决这个特别的问题。只有时间才能告诉我们，哪些技术将会成为赢家。
问：你能设想一下社交网站能为自己的数据找到什么样的用途吗?
华莱士：就中期而言，我觉得我们将继续看到社交分析的驱动力来自于营销、销售和支持组织。社交数据将被用来进行市场研究，从而帮助拓展销售渠道和改进品牌与客户之间的互动。
在我们从营销向销售乃至支持的方向前进的过程中，分析的类型会变得更加复杂，这将给用来评估数据和派生出深刻洞察力的算法带来压力;身份和存在解疑、微分割、影响分析、情绪、意向、网络信息流和社区动量，诸如此类。越来越多的社交应用将会出现，每一个都会向消费者交付细分市场价值，为品牌生成专业的数据。这个社交网络生态系统将会推进消费者品牌参与度——从消费者回馈系统和客户支持到产品和服务创新等所有一切。品牌则将从以被动倾听/监控为重心转向以积极参与为重心，这将要求其进行一系列更加广泛的分析，从而优化那些互动活动，并使其具有可操作性。
如果要作出更远的展望的话，那么我认为个性化的拓展可被实现。对于个性化每次搜索和来自于谷歌、亚马逊、Netflix乃至Expedia的导航体验来说，社交数据的重要性将会日益增强，但搜索只不过是冰山一角。我预计，从更长期来看，社交数据将被用来个性化一整套的用户体验，遍及物理/数字鸿沟的各个方面，比如说转换我们购物的方式、思考的方式、学习的方式等，到最后将会改变我们的生活方式。
你可以想像一下，当我们能利用数据网络来贯穿社交网络和语义网络时，将会发生什么样的事情。然后我们将真正看到，个性化以一种全新的形式出现。
