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Social Networks: comprenderli

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Negli ultimi tempi sono usciti due contributi che trovo quasi “miliari”: hanno il doppio pregio del rigore e dell’apertura.  I facili entusiasmi su qualunque argomento sono sempre stati, storicamente, padri di errori a volte comprensibili ma a volte grossolani.

Il primo pezzo che va citato e che invito a leggere è: Social Media Monitoring for Market Research — 6 Warnings, di Randy Hamilton CEO e fondatore di beRelevant e che tratta proprio dell’ascolto del passaparola on-line.

Primo warning: The Price on the Box Does Not Reflect the Actual Cost. I tools per l’analisi dei social networks sono – molto in sintesi – dei software di ricerca automatizzata che sputano fuori una quantità di informazioni. Un’elevata percentuale delle quali è mera spazzatura: non serve, si tratta di falsi positivi (provate a cercare informazioni sulla “C3″…). Senza l’applicazione di attività “umane” decisamente time consuming, ci si fa molto poco. Sceverare il grano dal loglio e a questo punto interpretare, comprendere, collegare i semi di grano è lavoro che ad oggi pochi sanno fare. E pochissimi tra gli istituti di ricerca.

Secondo warning: If You Want Something, You Need To Ask For It. Stare alla finestra leggendo tonnellate di post e di commenti in blog e chiacchierate su facebook NON fornirà alcun insight degno di nota. Per i ricercatori: nemmeno collezionare queste informazioni e classificarle. Il fatto che molte volta il passaparola costituisca delle risposte a domande non poste NON significa che sia superfluo esercitare il nostro vecchio mestiere: costruire domande. Costruire cioé griglie di interpretazione che sono costituite, alla fin fine, da domande.

Terzo warning: Garbage In, Garbage Out. Il sale della ricerca è la costruzione di un campione rappresentativo della popolazione. Tra i social media, la fonte dell’informazione è spesso non nota, e l’universo impossibile da calcolare. Lanciare un crawler in giro per la rete è facile ma occorre la capacità del ricercatore di circoscrivere e dettagliare l’argomento di indagine. Se immetti spazzatura nel sistema, ti salterà fuori spazzatura.

Quarto warning: Some Voices May be Louder than They Appear. La spazzatura che contraddistingue parte dei contenuti provenienti dai social networks è costituita da testo difficile da maneggiare: sarcasmo, autorappresentazioni, megalomania, mitomania, ecc. Cosa rende un thread di un forum autorevole? Il numero di commenti? No, ci sono flame sconfinati in cui due o tre soggetti litigano e che gli altri utenti evitano come la peste. Il numero di utenti? Nemmeno, molti post sono fini a se stessi, commenti privi di senso vergati (pardon, digitati)  solo per dire “Hey ci sono anch’io”. L’informazione autorevole, che altri consumatori leggono e valutano potrebbe nascondersi tra quelle degli utenti più understatement.

Quinto warning: Computers Are Not People. I tools di monitoraggio del web sono solo motori di ricerca. Operano mediante word matching. Niente di più. Per quanto si siano evoluti negli ultimi tempi (software euristici, software semantici auto-apprendenti, ecc.), non c’è algoritmo che sostituisca l’essere umano per intepretare aspetti che sono umani (sentimenti, desideri, preferenze, …).

Sesto warning (decisamente il mio preferito): Let the Games Begin! Ogni realtà si modifica per il fatto stesso di essere osservata. Ficchiamocelo nella testa. Quando cominceranno a girare forme di disinformazione? Cioè di autentiche menzogne per convincere l’avversario che la pensiamo in una certa maniera e condurlo a drammatici errori stategici e tattici? Ormai tutti sanno che le proprie attività di social networking sono monitorate. Non è necessario il KGB per usare la disinformazione… Migliaiai di siti, di blog e di forum hanno rilanciato la panzana della fine del mondo per effetto degli esperimenti del CERN di Ginevra. O spacciato una poesia di Martha Medeiros come se fosse un pezzo di Neruda…

Il secondo contributo che quindi vi segnalo è: Automated sentiment analysis gives poor showing in accuracy test, di Research che menziona un lavoro di Fresh Minds che dimostra tutit e 6 i warning di cui sopra: il livello di accuratezza nel categorizzare le conversazioni on-line da parte di alcuni tool automatizzati (Alterian, Biz360, Brandwatch, Nielsen, Radian6, Scoutlabs and Sysomos) è drammaticamente basso: solo nel 30% dei casi, questi tool sono in grado di definire correttamente se una conversazione circa una marca è positiva/negativa/neutrale. Senza intervento umano nel ridefinire e ricodificare le conversazioni, i risultati sono erronei.

Lavoro da anni con tecniche di text analysis. E da anni assisto a pressioni crescenti  verso l’uso di software che automatizzano la classificazione dei verbatim. Pressioni che comprendo: il taglio dei costi è abbastanza significativo. Ma la qualità del lavoro svolto da un cervello umano non è commensurabile. Nell’esame delle conversazioni, pesano sempre le sfumature e le differenze per sottrazione. Non è il caso di dimenticarlo.


1 commento

  1. […] un maggiore approfondimento sul mondo dei social network rimandiamo al post ’Social network comprenderli’ « Call for Speaker. ON-LINE RESEARCH EVENT: L’EVOLUZIONE CONTINUA, Milano […]

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