Brand Analytics, проект участника «Сколково» - компании «ПалитрумЛаб», разработал и внедрил в свою аналитическую систему уникальную для российского рынка технологию автоматического выявления агрессии в социальных медиа. Новейшая разработка Brand Analytics применяется для раннего обнаружения очагов напряжения в инфополе вокруг брендов, регионов, тематик и персон, выявляет источники, причины и направленность агрессии.

 

Как проявляется агрессия в соцмедиа

Кибербуллинг, процветающий в соцсетях, раздражает многих, а нетабуированная агрессия становится одной из главных проблем этого пространства. Интернет-травля настигает и отдельных людей, и целые корпорации, ущерб которых все чаще измеряется миллионными убытками.  

Под агрессией понимается направленное воздействие на объект с целью нанести ему ущерб. Прежде всего, это намеренное снижение статуса субъекта или объекта сообщения. По общепринятой классификации к агрессии относят харасмент, расизм, сексизм, троллинг, кибербуллинг (запугивание), и т.д. 

Как противостоять 

Если частному лицу в защите от виртуальных троллей помогает соблюдение несложных правил информационной гигиены, бизнесу уже не обойтись без «сигнальной системы», вовремя выявляющей очаги напряженности вокруг компании и бренда. 

 

Технология автоматического выявления агрессии в русскоязычных соцмедиа, разработанная лингвистической лабораторией Brand Analytics, является уникальной для России. Современные алгоритмы, использованные в системе Brand Analytics, позволяют выявить не только потенциальные угрозы, но и определить тип и направленность агрессии, понять ее источник и причину, а также интенсивность.  Практический пример – обнаружение на начальной стадии инвективных мотивов в общении клиентской службы с пользователями в соцмедиа, что весьма актуально для розничного бизнеса. 

  

Как это работает

Система Brand Analytics обнаруживает три основных типа агрессии:

  • Opinion: реакция на событие (что за хрень!) + агрессивное возмущение (задолбало!)
  • Trolling: агрессивная номинация (уроды!) + направленная агрессия (убью тебя!) + агрессивное намерение (поубивал бы!) + агрессивное пожелание (сдохни!)
  • Call: призыв к агрессии (громи!)

Также технология выявляет силу агрессии в обнаруженных сообщениях. 

На скриншоте представлен пример выявленного агрессивного сообщения.

   

Наталья Соколова CEO Brand Analytics

Интеллектуальный анализ естественного языка (text mining) остается ключевым трендом в Big Data, так как позволяет выявлять не только факты, но и глубинные смыслы происходящего. Сегодня агрессия становится важной характеристикой эмотивного анализа текста, являясь маркером состояния социально-общественной деятельности людей. А автоматическое выявление агрессии дает возможность на ранней стадии обнаруживать проблемные зоны в инфополе как вокруг бизнеса, так и в социальной сфере, и предотвращать отрицательные последствия. 

 

Светлана Подгорная, советник по антикризисным коммуникациям Rights Business Standard

Фильтр агрессии, примененный к объекту мониторинга, может, в частности, указывать на готовность пользователей к офлайн-активностям. Так, уровень вербальной агрессии обычно заметно повышается перед митингами. А повышение относительного количества агрессивных сообщений может указывать на формирование новой информационной волны - ещё разряженной и не имеющей пока сформированного семантического ядра. Допустим, мы видим всплеск упоминаемости объекта, но не можем сходу определить, что его дает, сообщения на первый взгляд разрознены, в "частотке" нет новых слов, нет заметного массива репостов и дублей. Фильтрация по агрессии помогает сузить массив и выявить тему - без необходимости пристального изучения всех сообщений всплеска. Это хорошо помогает в оперативной обработке негативных и резонансных тем.

 

Справка

Brand Analytics— лидирующая система анализа социальных медиа по рейтингу Adindex 2018, победитель конкурса аналитических систем 2017 года, организованного Аналитическим центром при Правительстве РФ. 

 

Brand Analytics – полностью российская разработка, объединяющая Big Data-платформу мирового уровня для управления потоками неструктурированных данных в режиме реального времени, уникальную высокоскоростную мультиязычную лингвистику, а также облачную аналитическую систему анализа соцмедиа для стратегического маркетинга.         

 

Среди клиентов компании банки: Сбербанк, ВТБ, Альфа-Банк, Почта Банк и др.; компании-лидеры в своих отраслях: Мегафон, МГТС, X5 Retail Group, Магнит, Mail.ru Group, Gett и др.; исследовательские компании: Ipsos, Kantar TNS, Nielsen, GFK и др.; крупнейшие информационные агентства: «Россия сегодня», ТАСС, Интерфакс и многие другие компании.

   

Контакт для журналистов

Ольга Бескина

PRD Brand Analytics

beskina@br-analytics.ru

+7(903)713-9744