微博点评用大数据启动下一个业务闭环？-国土报中文版

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微博评论与社交媒体数据挖掘

社交媒体是海量数据的天然载体。然而，这些海量的社交媒体数据很难直接使用。让我们把来自社交媒体的原始数据称为“原始”数据。就像炼油一样，原始数据也需要被清理和提炼以形成某种价值。此时，数据处理器面临的问题是:如何处理社交媒体上的大量非结构化数据？

所谓的非结构化数据是相对于结构化数据而言的。两者的区别在于非结构化数据不能用二维数据库表来表示。例如，电子邮件、办公文档、视频和音频都是非结构化数据。在社交媒体上，大量数据处于“非结构化”状态，这是甲的抱怨，乙的鸡汤，丙的照片...所有这些，当用户数量扩大到几千万甚至上亿的时候。随着这些数据的处理难度越来越大，投资也会越来越大。目前，真正能解决社交媒体非结构化数据的企业也是老牌it企业，如ibm和甲骨文，他们都有一些解决方案。

微博点评用大数据启动下一个业务闭环？

那么微博评论和(非)结构化数据之间有什么关系呢？在我看来，这是一个“曲线救国”的战略。首先，微博仍然是中国拥有最多数据和用户的社交平台。每天，海量数据都无法得到有效利用(如聚合)，导致数据浪费(从某种意义上说，数据是一种资产，大量数据是一种具有时间效益的资产——离开有效时间后就没有价值了)。然而，如上所述，新浪很难完全实现挖掘这些非结构化数据所需的强大技术能力。同时，

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因此，微博评论的价值得以体现。既然以前的微博数据不能使用，就不要丢失未来有价值的数据。这个微博评论首先推出了一个“电影”评论，它允许用户对一部电影的先前评论被完全聚合在电影的单独页面中。之后是音乐、书籍、餐馆等。，将会上线，都是这样的例行公事。据微博内部人士称，这是为了使数据格式化，也就是说，使数据结构化或半结构化。

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格式化数据的优势是什么？

用it行业的一个热门词来回答:洞察力。大数据的价值不在于数据量，而在于它能否获得洞察力(价值)。同样，许多人知道微博数据是一座金矿，许多公司已经开始挖掘这些数据。微博的财务报告也揭示了数据将成为微博商业化的重要组成部分。另一方面，微博数据比twitter数据更复杂，例如，微博的媒体属性使其数据量更大。推特用户也热衷于标记，这也在一定程度上降低了数据聚合的难度，而微博用户不习惯标记。因此，在通过评论的方式对一些行业(影视、书籍)的数据进行格式化后，微博将会给这些行业带来一些启示，但结果仍然存在不确定因素。

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微博评论的优势

谈到产品评论，人们不禁会想到餐馆和豆瓣上对书籍和电影的公开评论。微博评论也宣布开始进入电影评论领域，然后将发展到餐饮和书籍。与以前的产品相比，在"评论"上没有创新，但在"评论"之后的"分享"有一个很大的优势--微博链传播。借助这种交流机制，一些看似随意的内容会瞬间爆炸，从而形成一个热门话题。另一方面，其他一些事件的热门话题也会驱使人们对相关内容进行评论。例如，在事件中，有很多关于黄主演的电影和电视微博的讨论。这种反馈和负反馈机制形成了独特的微博评论生态机制。

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