< p class = "meta"> Av Tony Baer (dbInsight) for Big on Data | 11. august 2021 – 12:00 GMT (13:00 BST) | Tema: Big Data Analytics
Sanntidsanalyse av medieaktivitet som sammenligner det amerikanske senatets lov om infrastruktur og New York-guvernør Andrew Cusom fratredelse
Kilde: Zignal Labs
COVID -pandemien kan sidestilles med en dobbel pandemi av sykdom og feilinformasjon. I en New York Times -artikkel som ble publisert i går, rapporterte at omtale av feilinformasjon om vaksiner hoppet over 4x i løpet av den siste måneden. Dataene hentet fra Times kom fra et uklart San Francisco-selskap, Zignal Labs, som har levert trenddata i sanntid til et bredt spekter av høyprofilerte klienter på tvers av offentlig og privat sektor.
The selskapet, grunnlagt i 2012, var en av de første som samlet analyser av både tradisjonelle medier og sosiale medier. Det er et område som lenge har blitt dempet; tradisjonelt har sosiale og tradisjonelle medier ofte blitt behandlet og samplet separat – og i mange tilfeller blitt viet til bestemte utsalgssteder. For eksempel, før det ble kjøpt opp av Twitter i 2014, konkurrerte Gnip om sin aggregering fra noen få utvalgte sosiale medier.
Inntil nå opererte selskapet under radaren, og hadde bare beskjedne 60 millioner dollar i venturefinansiering, men det har noen svært profilerte kunder, inkludert føderale byråer og husholdningsmerkeselskaper. Men den utnevnte nettopp veteran teknologisjef Guy Churchward til administrerende direktør, med den hensikt å utvide fokuset.
Interessen vår ble vekket av sammenløpet av to store nyhetshistorier som brøt knapt 15 minutter fra hverandre i går. Like før middag vedtok det amerikanske senatet en toparts infrastrukturregning; på en vanlig nyhetsdag ville topartsavtale om lovgivning ha vært topphistorien i et land som har blitt mer polarisert. Knapt 15 minutter senere kunngjorde guvernør i New York, Andrew Cuomo, at han trakk seg, og begravet deretter infrastrukturregningen med oppmerksomhet. Vi ba Zignal om å vise oss analysen deres av hvordan de konkurrerende overskriftene spilte seg ut, og diagrammet øverst i dette innlegget viser hvordan Cuomo -fratredelsen raskt overskred Senatsregningen og ble dagens viktigste historie.
Zignal Labs samler innhold fra hundrevis av millioner tradisjonelle og sosiale medier, ved å innta tekstinnhold og metadata (selskapet ga ikke et presist tall) med en hastighet på i gjennomsnitt 6000 artikler per sekund. Den beskriver tjenestene som “narrativ intelligens”, og skiller seg ut i sin evne til å gi bilder i sanntid av populære temaer, følelser og risiko. Det gir overvåking og analyse, som kan rapportere respons på PR -kommunikasjonsstrategier, sentimentanalyse, identifisering av påvirkere og vurderinger av risiko.
Fra hver feed inntar Zignal Labs tekst og metadata, og utfører opptil et par dusin berikelser av innkommende dokumenter, artikler, transkripsjoner eller tweets. Den bruker maskinlæringsteknikker for å skille menneskelig innhold fra bots; modellene tar hensyn til faktorer som tidspunkt på dagen, hyppighet for innlegg og innhold i innlegg. Den bruker en rekke strømningsmotorer, sammen med Kafka for å publisere varsler og oppdateringer, og Elasticsearch som søkemotor. Den gir en rekke visualiseringer som kan samle antall omtaler av et bestemt emne, søkeord eller følelser over tid; grafer som viser sammenhenger mellom forskjellige omtaler; og muligheten til å utføre nøyaktige søk, for eksempel hvem som var den første Twitter -brukeren som la inn hashtaggen #BlackLivesMatter.
Selskapet er knapt alene om å støpe et så bredt nett. Den mer kjente rivalen Cision hevder å ha “den mest komplette samlingen” av online -nyheter, blogger, sosiale medier, trykte medier, kringkastingskanaler og online -fora, men den har en tendens til å fokusere på å generere rapporter daglig. Derimot spiller Zignal Labs opp sanntidskarakteren til analysene. Slike sosiale barometre i sanntid kan være vanlige med spesialiserte tjenester som overvåker sosiale medier, men sjelden kombinerer de også tradisjonelle medier. I mellomtiden. Recorded Future, som ble kjøpt opp av private equity -firmaet Insight Partners i 2019, overvåker også brannslanger i sosiale medier, men konsentrerer seg om identifisering og forutsigelse av sikkerhetstrusler.
Zignal Labs differensiering er at den kan gi bilder i sanntid som strekker seg over sosiale og tradisjonelle mediekanaler, og har sine egne patenterte algoritmer for å oppsummere innhold. Selskapets desidert største segment er offentlig sektor, der det, som Recorded Future, hjelper offentlige etater med å overvåke trusler. Men det betjener også kunder på tvers av energi-, telekommunikasjons-, produksjons-, finansielle tjenester, reiser og teknologisektorer. På veikartet søker selskapet å legge til mer forutsigbart innhold, spesielt med tilbudet “Emerging Narratives” som hjelper klienter med å forutse fortellinger som er i ferd med å dukke opp.
Big Data
Hvor er IBMs hybridsky -lanseringsplate? Syv måter å gjøre sanntidsteknologi reell for organisasjonen Maskinlæring på kanten: TinyML blir stor Hva skjer videre med Cloudera? McDonald's ønsker å 'demokratisere' maskinlæring for alle brukere på tvers av virksomhetenRelaterte emner:
Digital Transformation Robotics Internet of Things Innovation Enterprise Software CXO 