Северо-Американские (США) Системы социальных исследований и аналитики

Системы социальных исследований и аналитики (ССИА, англ. Social Research and Analytics Systems, SRA) — это программные решения для глубокого анализа взаимодействий и связей между пользователями, темами и идеями в социальных медиа. Они включают инструменты социальной фильтрации, текстовой аналитики, анализа настроений и изображений, позволяя извлекать стратегические инсайты из публичных данных соцсетей.

Социальные исследования и аналитика как деятельность представляют собой комплекс методов и инструментов, направленных на сбор, обработку и анализ данных о социальных явлениях, поведении пользователей, их предпочтениях и настроениях. Они позволяют выявлять закономерности, тренды и инсайты, которые могут быть использованы для принятия управленческих решений, разработки маркетинговых стратегий, оценки общественного мнения и прогнозирования развития социальных процессов. В рамках социальных исследований и аналитики применяются различные технологии и подходы, которые помогают получить глубокое понимание социальных взаимодействий и динамики изменений в обществе.

Социальные исследования и аналитика как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• сбор и агрегация данных из различных источников, включая социальные медиа и другие онлайн-платформы,
• применение методов текстовой аналитики и обработки естественного языка для анализа содержания сообщений,
• использование алгоритмов анализа настроений для определения эмоционального фона обсуждений,
• выявление ключевых тем и трендов, которые привлекают внимание пользователей,
• построение социальных графов и анализ связей между пользователями,
• визуализация данных для наглядного представления результатов анализа.

Цифровые (программные) решения играют ключевую роль в современных социальных исследованиях и аналитике, поскольку позволяют автоматизировать процессы сбора и обработки больших объёмов данных, применять сложные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления скрытых закономерностей, а также обеспечивать масштабируемость и гибкость аналитических инструментов в зависимости от поставленных задач.

Системы социальных исследований и аналитики предназначены для глубокого анализа взаимодействий и связей между пользователями, темами и идеями в социальных медиа. Они позволяют обрабатывать и структурировать большие объёмы неструктурированных данных, извлекать из них значимые паттерны и тренды, оценивать общественное мнение и реакцию на различные события или маркетинговые кампании.

Функциональное предназначение ССИА заключается в предоставлении инструментов для социальной фильтрации, текстовой аналитики, анализа настроений и изображений. Это даёт возможность компаниям и исследовательским организациям получать стратегические инсайты, прогнозировать поведение аудитории, выявлять ключевые темы и влиятельных пользователей, а также оценивать эффективность коммуникационных стратегий в цифровой среде.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ больших данных

Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций

Визуализация данных

Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Индикация трендов и проблем

Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов

Интеллектуальный анализ данных (ИАД)

Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов

Машинное обучение

Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Потоковая аналитика

Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов

Прогнозирование и предсказательная аналитика

Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования

Статистический анализ

Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций

Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)

Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных

Коннекторы для источников данных

Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

По экспертной оценке Soware, в 2026 году на рынке систем социальных исследований и аналитики (ССИА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития методов объяснимого ИИ, повышения уровня защиты данных, расширения применения методов предиктивной аналитики, углубления интеграции с платформами больших данных и облачными сервисами, а также роста спроса на решения с поддержкой многоязычной обработки данных и адаптацией под локальные культурные особенности.

В целом Системы социальных исследований и аналитики в 2026 году будут развиваться с акцентом на следующие тренды:

• Интеграция мультимодальных данных. ССИА будут всё более эффективно объединять и анализировать данные из различных источников (текст, изображения, видео), что позволит получать более полные и точные инсайты о социальных тенденциях и поведении пользователей.

• Объяснимый ИИ. Развитие технологий, позволяющих понимать логику решений, принимаемых алгоритмами ССИА, станет ключевым фактором доверия пользователей и организаций к результатам анализа социальных данных.

• Защита данных и соответствие нормативам. Усиление требований к конфиденциальности и безопасности данных приведёт к внедрению в ССИА продвинутых механизмов шифрования, анонимизации и управления доступом к информации.

• Предиктивная аналитика. ССИА начнут активнее использовать модели машинного обучения для прогнозирования трендов, поведения пользователей и распространения информации в социальных медиа, что поможет компаниям заранее адаптировать свои стратегии.

• Интеграция с платформами больших данных и облачными сервисами. ССИА будут глубже интегрироваться с решениями для работы с большими данными и облачными платформами, что обеспечит масштабируемость и гибкость обработки растущих объёмов социальной информации.

• Многоязычная обработка и культурная адаптация. Развитие алгоритмов, способных эффективно обрабатывать и анализировать данные на разных языках и учитывать культурные особенности различных регионов, расширит возможности применения ССИА в глобальном масштабе.

• Персонализация аналитических инструментов. ССИА будут предлагать более гибкие и настраиваемые аналитические инструменты, позволяющие пользователям адаптировать систему под специфические задачи и получать релевантные инсайты с учётом индивидуальных предпочтений.

Канада

Viral Nation_Secure

Россия

Медиалогия SM, Brand Analytics, Крибрум. Публичный поиск

Франция

Mention

США

Cision, Sprout Social, PandaRank, Unmetric Analyze, Unmetric Discover, Shareablee Platform, Oracle Social Studio, Critical Mention, NetBase LIVE Pulse, Zignal Platform

Великобритания

Audiense Connect, Brandwatch Vizia

Нидерланды

Coosto

Бразилия

Winnin Insights