社交大資料新突破 看IBM帶來體驗新價值

一直以來，IBM以先進的IT技術助力各大體育賽事，通過深入及時資料分析提供一流的服務推動整個體育行業的快速發展。 而今，以資料為代表的新科技技術悄然改變這個世界。 無論從賽場到商業，個人到社會，以資料為代表的科技再一次體現出「智慧」的魅力。

超過4億的中國球迷發出自己聲音，微博世界盃相關討論超過10億。 面對世界盃產生的社交資料，IBM與騰訊早在6月達成深度戰略合作，成為騰訊體育社交媒體資料分析合作夥伴。 雙方針對包括2014巴西世界盃在內的一系列體育賽事報導開展深入的合作，通過IBM大資料分析、雲計算等領先技術能力提供社交和移動等資料分析支援，為使用者打造全新的體育觀賽體驗。

此次合作中，IBM根據騰訊網路媒體平臺及社交網路上發佈的海量公開資訊及資料，進行精准的大資料分析，獲得關於球迷話題、球迷類型、球迷個性分析等一系列洞察，實現即時資料的抓取、分析和呈現， 為使用者創造提供即時感更強的真實資訊資訊。 7月18日, 「IBM攜手騰訊，共創全新賽事體驗」活動上，與IBM專家將共同探討借助IBM的社交大資料分析解決方案，在騰訊世界盃專題報導的32天64場比賽中即時資料分析的魅力。

新模式試水世界盃實現雙贏

對體育行業，IBM一直保持資料系統支援，從1960年冬奧會首台電子資料處理系統，1968年IBM為美國網球公開賽提供虛擬化技術，到2000年悉尼奧運會上搭建奧運資訊檢索系統、奧運競賽結果系統及奧運管理系統， 説明奧運參與人員及時、準確地獲取賽事資訊，而IBM在網球四大滿貫搭建官方網站並提供私有雲服務，以承載上億次的點擊率並平穩運行，獨創的千里眼技術(Secondsight)、IBM SlamTracker、 專門為網球賽事開發的3D體驗設計以及專屬智慧手機應用開發提升了使用者體驗。

此次與騰訊社交大資料合作中，IBM中國研究院資訊分析研究部研發總監蘇中強調，通過認知計算技術真正瞭解人類語言，利用社交資料實現即時資料的抓取、分析和呈現能更加精准的資料瞭解，與騰訊世界盃合作來實現社交資料的分析。 同時，通過深度的情感挖掘，IBM將根據網友和球迷在騰訊網路媒體平臺及社交網路上發佈的海量公開的社交資訊及資料，進行精准的大資料分析，獲得關於球迷話題、球迷類型、球迷個性分析等一系列洞察，實現即時資料的抓取、分析和呈現， 產生一系列世界盃畫像，為使用者創造提供即時感更強的資訊資訊，讓分散的網路球迷聲音彙聚成全新的觀賽體驗。

同時，借助IBM的大資料分析，與騰訊的深度合作，依託騰訊的高品牌價值和雙方在大資料方面的共通基因，在64場體育賽事報導中全網最佳的影響力、運營能力、立體報導能力和PC端移動端騰訊體現出雙通道能力， 將有效助力IBM社交大資料分析的開展和應用實現。

對於騰訊的價值：第一次用社交大資料分析所獲得的洞察來指導內容報導，在報導內容上擺脫了傳統單向式的傳播方式，並實現了與受眾的良好內容互動與互補。 新互聯網時代下樹立了自身媒體報導的獨特優勢。

對IBM的價值：開拓了IBM與新興互聯網企業合作的新模式，並從中認識到新興互聯網企業的獨特需求，充分利用了社交大資料分析與雲計算的創新技術，實現了媒體報導模式的創新業合作的全新模式。

帶來的別樣大資料「新體驗」

由於社交媒體重新定義了內容的創造者和傳播者：球迷。 在資訊爆炸的時代，更希望能從海量的報導中找到自己感興趣的話題。 所以現在評判一篇賽事報導的好壞不再僅僅取決於媒體是否擁有獨家資料或者內容是否涵蓋全部事實，而是他們能不能更懂球迷。

巴西世界盃中微博、朋友圈等社交網路成為了球迷評球、吐槽、討論、互動的陣地。 一場比賽，1640萬次的討論;15天時間，10億次的轉發。 龐大的資料量讓球迷成為了比賽內容產出的最大群體，不再是內容的被動接受者，是一個全新的觀賽體驗參與其中。

為了突破傳統的體育比賽報導模式，真正挖掘球迷的真實需求，創造獨特的報導視角，騰訊在本屆世界盃比賽報導中利用IBM強大的社交大資料分析方案和雲計算技術針對社交網路上球迷關於世界盃的廣泛評論、觀點、聲音進行即時分析， 並獲得對球迷關注話題、球迷性格特點、球迷獨特觀點的即時掌握，從而讓球迷在騰訊網上享受到一場與眾不同的「足球報導盛宴」。

除廣告之外，基於資料採礦概念，行銷的手段也將更加豐富。 結合「資料採礦」技術，相當於給使用者人群畫了一幅「畫像」，通過洞察使用者的興趣，更好的「沉澱」使用者。 球迷畫像利用強大的社交大資料分析並結合高深的個人性格分析模型，不同球星的典型球迷就被清晰的勾勒出來。 不僅是你的興趣愛好，連性格特點與行為方式都刻畫的十分詳細。

精准分析體現真正價值

作為「大資料」時代下互聯網公司，相對於阿裡巴巴、百度等其他互聯網公司，騰訊的產品線更豐富、廣泛，從入口網站到微博、視頻、電子商務、無線、開放平臺等多個跨平臺領域。 換言之，騰訊更加充分、完整記錄了人們在互聯網上的行為軌跡和社會屬性。

IBM社交大資料分析解決方案最大的特點是用到了很多基於機器學習的方法和自然語言分析的技術。 IBM談到的情感挖掘，判斷系統的深度情感挖掘不僅知道喜不喜歡，而且還知道他為什麼喜歡。 同時，系統還能夠真的是像人一樣理解，對模糊語言有90%的正確判斷能力。

另外，IBM還基於社交大資料做了球迷的性格分析。 這個分析是系統基於一些典型球迷在微薄等社交媒體上內容的綜合分析，也許這些內容不一定與足球相關，但卻能反映這個人的行為特點。 通過一定典型球迷的社交行為分析，並比對心理學上的人物性格分析模型，我們就可以清楚的看到某個特定群體的球迷的性格以及行為特點。

SoftLayer平臺全球網路部署

此次為了實現高效靈活的IT基礎架構，將系統放在了IBM在香港剛剛開設的SoftLayer公有雲平臺上，並取得了良好的效果。 IBM大中華區全球資訊服務部雲計算服務總經理余忠甯也談到SoftLayer與其他的公有雲的服務商提供裸機的服務相比，其IO性能遠遠超過競爭對手，資料中心之間的網路通訊全部免費，物理伺服器每月是20TB免費流量， 續訂5TB的免費流量。 提供2200多個開放API介面，為應用開發和PaaS、SaaS的實施提供全面支援。

寫在最後：騰訊與IBM攜手賽事即時資料分析報導模式提供了一個可供參考的研究方向。 隨著移動互聯網使用者超過PC使用者成為使用者的第一入口，借助海量資料的分析利用，能有效説明企業預測和塑造市場活動各個階段的不同商業行為。

合作僅僅在結構化資料方面進行分析和挖掘，未來在非結構化資料上(語音、圖像方面)依託IBM超過40年的技術能力，並非僅在文字內容上，而是在語音、圖像等方面快速洞察最終使用者的行為，滿足數位化時代的大資料和雲計算多元化需求。