ユーザーの国別分布は Facebook の友達リストから判断できますか?
国境を越えたトラフィックの迂回、社会分析、または国際的なプライベート ドメインの運用を行う場合、多くの場合、特定のことを理解する必要があります。フェイスブックユーザーの国民の所属特にユーザーがいる場合UID はありますが、その国フィールドを直接取得することはできません。誰かがこのアイデアを思いつきました。合格できるでしょうか？Facebookの友達リスト、ユーザーの国別分布を逆に決定？この方法は次のようになります「間接的に」、しかし実際にはビッグデータとインテリジェントな判断メカニズムにおいて、社会的な友人関係は、確かに国民への所属を決定する際の重要な参照要素の 1 つです。。この記事では、フレンドリストを使用して国分布を分析する方法と、現在主流の自動識別方法を詳しく分析します。
なぜFacebookのデータ分析で最も重要なフィールドは「国」でしょうか？
ユーザーペルソナを構築する際には、「国」は基本情報の一つです。ユーザーがいる市場を表すだけでなく、次の主要な変数も直接決定します。
私言語使用習慣
私文化的嗜好と社会的コンテンツの種類
私タイムゾーンとアクティブ期間
私ビジネスの手頃な価格と消費者行動
国フィールドがないとバッチを判断できませんUID がターゲット市場ユーザーであるかどうかに関係なく、マーケティング コストと精度も大幅に削減されます。したがって、多くのユーザーは公開情報から直接国情報を読み取ることができなくても、逆に識別するために副次的な機能 (友人リストなど) を使用したいと考えています。
Facebookの友達リストにはどんな手がかりが含まれているのでしょうか？
それでもFacebook はプライバシー表示ポリシーを段階的に強化してきましたが、ユーザーのインタラクティブな行動や公開の友達リストを通じて次の情報を取得する可能性は依然としてあります。
私友達UID、アバター、ニックネーム
私友人の公開プロフィールの言語/location/インタラクティブダイナミクス
私ユーザーと友人間のインタラクション時間、言語の種類、タグ
私ユーザーが参加しているグループ、気に入っているページ、フォローしている人の属性
言い換えると、ユーザーのソーシャル サークルは、彼の国への所属に関する手がかりのコレクションです。。アカウントの友達の場合95% がインドネシア人で、対話言語はインドネシア語です。システムにより、高い確率でインドネシアのアカウントであると判断されます。
友達構造を通じてユーザーの国を特定するにはどうすればよいですか?
この技術はと呼ばれます社会関係逆モデリング、主に次の判定ロジックが含まれます。
1. 友達の国の分布統計
システムはユーザーの友人それぞれにメッセージを送信します。UID は (言語、登録動作、アバター、グループなどに基づいて) 国識別を実行し、最も一般的な国をカウントします。例えば：
私ユーザーの友人の中には、80% はスペイン語を話すユーザーで、メキシコとアルゼンチンに集中しています。
私残り20% は英語圏の出身で、フィリピンと米国に分布しています。
私結果: システムは彼をラテンアメリカのユーザーとしてマークし、デフォルトの国はメキシコです。
2. 友人同士のやりとりの言語分析
友人が国のフィールドに入力しなくても、ユーザーのインタラクティブな行動 (コメント、いいね、転送) のほとんどが特定の言語で行われている場合、それが国を識別するための重要な基礎となる可能性もあります。
例えば、友人のコメントがほぼベトナム語で、利用時間がベトナム現地時間の夕方に集中していれば、基本的にはベトナム人ユーザーであると判断できる。
3. グループとホームページの共通注目度分析
ユーザーの友人のほぼ全員が特定の国ベースのグループ (フィリピンのショッピング グループ、アラビアの中古品市場グループなど) に参加している場合、または特定の国のローカル ビジネスのホームページをフォローしている場合、ユーザーの地域属性も推測できます。
この方法は、元のアカウント情報が欠落しているが、フレンド情報が比較的豊富である場合に適しています。
判断するには友人全員に表示される必要がありますか?
不要。実は、すべての友達を表示する必要はありません。一定量の対話的な友人、共通のグループ、またはホームページのような情報が存在する限り、システムはグラフ相関と言語分析を通じて国を判断できます。
これはビッグデータ識別の利点の 1 つです。たとえサンプルサイズが不完全であっても、構造的関係から比較的正確な推論結論を引き出すことができます。
この種の判定を自動的に完了できる既製のシステムはありますか?
手動操作は間違いなく非効率です。何千人もの人々に直面してUID またはアカウント データ、さらに必要なデータ一連の標準化および自動化された処理方法。
Digital Planet プラットフォームでは、次の方法で友達リストで国を識別できます。
私アップロードUID リスト、プラットフォームは友人のソーシャル サークルの構造を自動的に抽出します
私このシステムは、多次元モデルを通じて各友人の国民的属性を識別します。
私ソーシャル サークルの国構成を要約し、最も可能性の高い主要国ラベルを出力します。
私それぞれ付属しますUID の言語設定、インタラクション モード、フレンド ソースの比率
アカウント自体の国を特定できるだけでなく、潜在的な顧客グループの国構成も特定できます。——これは、多言語市場の拡大、国際コミュニティの上映、広告の掲載などのシナリオで非常に実用的です。
Digital Planet の国識別モデルの利点
認識精度を向上させるために、Digital Planet プラットフォームでは 3 層のフィルタリング構造が使用されています。
1.基本的なフィールド解析モデル: 言語、登録に応じてIP、ページ設定識別国。
2.関係円統計モデル: 友人によるとUID グループの国ラベルは、逆にアカウント属性を決定します。
3.相互検証メカニズム: グループの関連付け、ホームページへの「いいね！」、言語のコメントなどの行動を通じて、国マークを再調整します。
このマルチソース識別方法により、アカウントに明確な情報が欠けている場合でも、次の方法でアカウントを識別できます。「関係逆転」手法により正確な帰属を実現します。
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特定の国からユーザーを集めているが、情報が不完全で進捗が遅い場合、
角度を変えてから始めましょうFacebook の友達リストから始めて、ソーシャル サークル分析を使用して、国の属性を逆にターゲットにします。。
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プラットフォームが提供するセルフスクリーニングモード、生成スクリーニングモード、ファインスクリーニングモード、カスタマイズモード 、さまざまなユーザーのニーズを満たすために。
その利点は、世界中の主要なソーシャル ネットワーキングとアプリケーションを統合し、ワンストップでリアルタイムかつ効率的な番号審査サービスを提供し、グローバルなデジタル開発の実現を支援することにあります。
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