Artikkel publisert i Kapital mai 2010.
Husker du boken Megatrends fra 1980-tallet?
Gjennom å analysere innholdet i amerikanske lokalaviser med statistiske metoder, fant forfatteren noen fellestemaer, som han kalte megatrender. Dette krevde et omfattende apparat med å samle inn lokalavisene, klippe artikler, klassifisere innholdet i henhold til temo og ikke minst i å systematisere og analysere det store datamaterialet. I dag ville et slikt arbeide vært gjort på helt andre måter.
Ved HPs forskningslab i Silicon Valley har Bernardo Huberman og hans team analysert meldinger på Twitter for å se om slike meldinger kan brukes til å kartlegge framtidig kjøp av tjenester. Ideen er at folk twittrer eller formidler sine meninger gjennom andre sosiale medier, og at en ved å analysere disse meldingene kan finne ut om produktene eller tjenestene blir positivt mottatt.
De fant for eksempel at mengden twittringer målt i antall tweets pr time, var en god indikator på det framtidige salget av en film. Det enkleste målet var å se hvor ofte filmen ble nevnt av twittrerne.
Enda bedre estimater for framtidig salg fikk de da de analyserte i hvilken grad twittringene var positive til filmen eller ikke. Siden de her skulle analysere 3 millioner meldinger, var det en ganske stor oppgave å gå gjennom disse, men også her kan sosiale tjenester benyttes. Amazons Mechanical Turk, en tjeneste som lar folk som vil tjene litt penger på å utføre enkle jobber på nettet, ble brukt til å klassifisere innholdet i meldingene, slik at det ble mulig å kartlegge folks ulike holdninger til filmen også.
Estimatene for filmenes framtidige salg som kom ut av disse analysene var mer i samsvar med det faktiske salget, enn resultatene fra filmbransjens egne prediksjonsmarker, eller markedsanalytikernes prognoser basert på mer tradisjonelle metoder.
Alle som bruker sosiale medier etterlater digitale spor i det offentlige rommet. Så langt har diskusjonene om sosiale medier dreid seg mye om hvordan folk framstår på nettet, om digital dannelse og kompetanse og om hvordan ulike organisasjoner kan bruke disse mediene for å fremme sitt eget formål.
Men det er også mulig å bruke dataene fra disse mediene til å analysere utbredelsen av ulike fenomen i samfunnet. Gjennom relativt enkle statistiske analyser kan en lage prognoser for framtidig salg, for hvem som kommer til å vinne det neste kommunevalget, for hvor godt folk liker et produkt eller lignende.
Slike metoder fungerer selvsagt bare dersom folk ikke vet at slike analyser gjennomføres. Og de fungere antakelig også best når målgruppen er blant de yngre, siden deltakelsen i sosiale medier synker med økende alder.
Kevin Kellys omtale av forskningsartikkelen.
