2016年,文本分析、情感分析和社交分析的10大趋势
2016年不得不看的互联网八大趋势
2016年不得不看的互联网八大趋势2015的互联网业态是大厮杀、大融合、大起落的一年。
有着激情与悲壮的冰火，春天创投热的发烫，到了冬天，几乎所有春天的融资项目被投资人集体鄙视，纷纷死亡。
这一年，也有仇人成兄弟的温情，化干戈于玉帛，58和赶集结婚了，赶集网创始人杨浩涌转战二手车app，大众点评和美团也合并了，点评创始人张涛抱着兄弟痛哭，这种情感的释放。
我真的懂！两大打车软件滴滴和快的也在这一年合并了，背后的两大巨头阿里腾讯站在了一起，要想干大事，势均力敌对手的相爱相杀，只能一起拖入泥潭，分久必合是常态；不过出租车司机们收入大幅下滑，新模式对于旧的商业形态的冲击不可避免。
经过了红包大战和打车大战，移动支付成了常态，微信支付和支付宝钱包渗透到了小卖部、水果摊和小饭馆，甚至炸油条的小贩都开始了“移动支付”，让银联体会到了些许寒意。
这一年，雷军跟董明珠开了个玩笑，说打赌5年后谁的销售额更高，关键是小米后面各种新媒体都在跟进调侃、解释，彻底激怒了董大姐，她花了一年的时间用来对雷军和小米进行抨击、挖苦、指责，说对方是小偷，没专利，真正让雷军明白了一句千古名言“宁可得罪小人，不能得罪女人”，雷布斯啊，你为什么就是不明白呢？不过雷布斯在重压之下，新品发布会上也哽咽了，他不再谈风口上的猪了，而是几次感慨创业的艰难，华为这头狼本性已经暴露了，当猪不行，同样的，2015年也是刘强东高喊“电商假货”最多的一年，他在不同场合指责对手假货，还说影响了中国质造，损坏了中国的品牌体系，还说只要一个程序员一天就可以搞定所以假货，冷嘲热讽的，阿里一个天猫小二在微博反击对方，称对手“二手东”，还说对方”三辈子都不会成功“，不过阿里的确成立了百人的打假团队，玩真格的了。
临近年末，乌镇大会，周鸿祎睡着了，仇敌雷军用一双哀怨的眼神看着熟睡的老周，被抓拍了，可怜的老周醒了，发现“全世界都变了”。
2015年假如非要做个总结，是冰与火的碰撞，是爱恨情仇的快意，是新旧更替的煎熬………那么2016年的互联网格局将会如何演变？1、P2P大洗牌，投资人要小心很多人在2015年的最后一两个月过得不开心，e租宝倒了，数百万投资者血本无归，大大集团也被查了，上海滩多少老人欲哭无泪，其实这都是大个的，那些不知名P2P跑路的有多少你知道吗？吓死你！P2P行业的监管规则现在才出来，过去阿猫阿狗都可以开，几乎没有门槛，还有人忽悠我老鲁也去玩一把，当然了，P2P行业骗子横行，很多都是骗你的本钱，后面骗的钱用来还前面的高利息，P2P既然是高成本的“年化利息”，那么肯定是高利贷放出去，风控还要好，这个说实话太艰难了，实体行业如此难，怎么保障呢？所以能做好的只有极少的一部分，美国一共只有几家P2P，中国好几千家都能拿到牌照，太坑爹了。
2016年最新国人阅读大数据分析报告
2016年最新国人阅读大数据分析报告在信息爆炸的时代，阅读作为获取知识和丰富精神世界的重要途径，其方式和习惯也在不断发生变化。
通过对 2016 年国人阅读的大数据进行分析，我们可以更清晰地了解国人的阅读现状和趋势。
一、阅读方式的转变随着科技的发展，数字化阅读逐渐成为主流。
电子书、手机阅读APP 等的普及，让人们可以随时随地获取阅读资源。
2016 年，超过 70%的国人有过数字化阅读的经历，其中以年轻人为主。
相比之下，传统的纸质书籍阅读比例有所下降，但仍有相当一部分读者钟情于纸质书的质感和阅读体验。
数字化阅读的优势在于便捷性和资源丰富性。
通过网络，读者可以轻松找到各类书籍，而且还能根据自己的需求进行个性化定制，如调整字体大小、背景颜色等。
然而，数字化阅读也存在一些问题，如容易分散注意力、对眼睛造成一定的伤害等。
二、阅读内容的偏好在阅读内容方面，小说依然是最受欢迎的类型之一。
无论是言情、武侠、科幻还是悬疑，各种类型的小说都拥有庞大的读者群体。
此外，励志、自我提升类的书籍也备受青睐，反映了人们对个人成长和发展的关注。
同时，随着社会经济的发展，财经、管理类书籍的阅读量也在逐步上升。
越来越多的人希望通过阅读这类书籍，提升自己的职场竞争力和理财能力。
值得一提的是，在 2016 年，知识付费类的阅读产品开始兴起。
一些专业领域的课程、讲座等以文字形式呈现，满足了人们对深度知识的需求。
三、阅读时间和频率从阅读时间来看，大部分国人每天的阅读时间在 1 至 2 小时之间。
然而，仍有相当一部分人表示自己的阅读时间不足。
工作繁忙、生活压力大是导致阅读时间减少的主要原因。
在阅读频率方面，每周阅读 2 至 3 次的人群占比较高。
但也有一部分人能够保持每天阅读的习惯，他们通常将阅读视为一种放松和学习的重要方式。
四、阅读场所的变化过去，图书馆和书店是人们阅读的主要场所。
而在 2016 年，更多的人选择在家里、交通工具上以及工作间隙进行阅读。
社交媒体分析中的文本挖掘和情感分析方法研究
社交媒体分析中的文本挖掘和情感分析方法研究社交媒体是当今社会信息交流的重要平台，包含大量的文本数据。
这些文本数据中蕴含着丰富的信息和情感，对于了解用户的喜好、态度、需求以及市场趋势等方面具有重要意义。
然而，由于社交媒体文本的特殊性（如短语化、非标准化、含有大量噪音等），有效地挖掘和分析这些文本数据成为了一个具有挑战性的问题。
因此，在社交媒体分析中，文本挖掘和情感分析方法的研究变得至关重要。
文本挖掘是指从大规模文本数据中进行有意义的信息提取和知识发现的过程。
它包含文本预处理、特征提取、模型构建和评估等多个步骤。
首先，文本预处理是文本挖掘的关键步骤，包括文本清洗、分词、去除停用词等操作，以减少噪音和提高挖掘效果。
其次，特征提取是将文本转化为可用于机器学习方法的数值特征表示的步骤。
常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF以及Word2Vec等。
最后，在模型构建和评估阶段，可以应用机器学习算法、深度学习算法和自然语言处理技术等，对文本数据进行分类、聚类和语义分析等任务。
情感分析是指通过分析文本中表达的情感，自动判断文本作者的情感倾向或情感状态。
情感分析可分为情感分类和情感极性两个任务。
情感分类任务是将文本分为积极、中性和消极等情感类别。
情感极性任务是通过判断文本的情感是正面、负面还是中性来刻画情感倾向。
在社交媒体分析中，情感分析的研究可以帮助企业了解产品或服务在用户中的口碑、用户态度以及用户对竞争对手的评价等，为决策提供重要支持。
在社交媒体分析中，文本挖掘和情感分析方法的研究面临许多挑战。
首先，社交媒体文本通常存在语言变体、非标准化表达和网络用语等特点，例如词法、句法和语义的多样性。
这就需要处理这些特殊性，构建适应社交媒体文本的挖掘和分析模型。
其次，社交媒体文本中包含大量的噪音和错误信息，如拼写错误、语法错误和口语化的表达。
这就需要在预处理阶段进行有效的噪音处理和信息纠正，以确保后续分析的准确性和可靠性。
2016年中国互联网发展十大趋势
7020172016年中国互联网发展十大趋势●《网络安全法》获通过，网络立法进程加速11月7日，十二届全国人大常委会第二十四次会议高票通过了《中华人民共和国网络安全法》。
该法明确了部门、企业、社会组织和个人的权利、义务和责任，规定了国家网络安全工作的基本原则、主要任务和重大指导思2016年，习近平总书记发表了关于互联网发展与治理的系列重要讲话，提出了网络强国的新理念新思想。
《网络安全法》获通过，《国家网络空间安全战略》发布，从“互联网+”到“人工智能+”，互联网对经济、社会、生活各方面的渗透与影响更加深入……新年伊始，让我们通过“2016年中国互联网发展十大趋势”，触摸网络脉搏，把握发展大势 。
想、理念，为政府部门的工作提供了法律依据，建立了国家网络安全的一系列基本制度，是我国网络安全的“基本法”，将自2017年6月1日起施行。
高位法的制定和出台为我国依法治网提供了依据和保障，将有助于《未成年人网络空间保护法》和《个人数BUSINESS CULTURE HOTPOT . 麻辣烫BUSINESS CULTURE 麻辣烫 . HOTPOT据保护法》等重要法律获得通过，全面加速我国网络立法进程。
●网络视频渐成互联网传播主要形态受网络“提速降价”等政策出台及网络视频制作与传输技术发展的共同影响，2016年，网络视频成长迅速，造就多个网络增长热点。
尤其是全民直播时代的带来，催生了网红与网红经济。
根据艾媒咨询数据，中国在线直播平台数量超过200家，网络直播市场规模约为90亿元。
虚拟现实（VR）应用已遍布视频、教育、游戏、购物等领域。
短视频成为社交媒体表达的重要方式。
以今日头条为例，目前短视频已经超过图文和组图，成为其最大的内容形态。
网络直播的迅猛发展引发社会关注，国家网信办颁布《互联网直播服务管理规定》，新闻出版广电总局下发《关于加强网络视听节目直播服务管理有关问题的通知》，规范行业健康发展。
虚拟现实应用在破解技术难题的同时，仍需在产业化发展道路上取得突破。
2016中国趋势分析报告(2016-trends-china)-cn
2016 TRENDSChina书写年度趋势一直是一项棘手的工作。
在这些趋势中，一些是现有趋势的延续，另一些引人注目的新趋势则需在未来几年后才得以成熟。
在这份列表中，我们与你分享在2016年的中国我们渴望了解的话题，其中一些格外的突出且重要。
当然，并不是每个企业都同步发展，有些企业已经在2015年尝试了其中的一些趋势，而有些企业可能觉得这些趋势与之毫无关联。
无论如何，我们都希望你能在这8个趋势中得到启发：人工智能下的广告昂贵的大数据付费内容成新趋势虚拟现实的实现无缝对接的重要性一张好图胜过千言万语曝光时间至关重要数字媒体开始终结人工智能下的广告近年来，我们目睹了人工智能产品作为交流界面的应用和普及，通常是像Siri，微软小娜一样的个人助理。
尽管现在的人工智能与电影《她》中的Samantha还相去甚远，但其所取得的快速进步是有目共睹的。
而且，人工智能也在我们的消费决策中扮演越来越重要的角色。
最起码，人工智能会通过筛选进而影响我们所能接触到的信息，也会相应地要求品牌根据这些算法，以便于搜索和表现的形式来处理它们的数据。
实际上，我们将会为消费者建立更加友好的人工智能体验。
除此之外，我们可能会看到并非专门针对人来投放的媒体形式，而是在人工智能索检信息后自发推送给我们的。
智能算法的另一优势是机器在商业计划和消费者分类方面快速发展的学习能力。
智能算法的第一个阶段是收集大量的数据；第二阶段，则是基于数据建立模型；而我们毫无疑问已经进入第三阶段，就是建立自我优化算法对数据进行学习和预测。
但它有自己的问题，尤其是作为预测模型这些结论如何被进一步证实，使它们具有真正的价值。
但相应地，我们挖掘和分析数据的方法也注定要随之发生改变。
昂贵的大数据对大数据的关注已成为广告行业的主流趋势。
我们看到广告主和广告代理商纷纷与像百度、腾讯、阿里这样的数据巨头建立合作关系，而且程序化购买的发展也需要有更多的数据收集和分析。
但是，越来越多的集团开始意识到大数据并不是免费的，而事实恰恰相反。
全球资讯2016年社交媒体的五大趋势
全球资讯:2016年社交媒体的五大趋势【编者按】对于社交媒体行业来说，这是值得纪念的一年。
2015年，在数字媒体用户使用时长首超传统媒体的大背景下，社交媒体也表现出了自己独特的平台发展属性和用户使用习惯变化。
那么，在2016年，社交媒体行业又将出现哪些趋势？It’s been a memorable year in social media.2015 saw the birth of live social streaming, with appslike Periscope and Meerkat winning over early adopters. Snapchat fully shed its reputation as aniche network and now count s more than 200 million active users. Meanwhile, video dominatedsocial headlines, with F acebook fb users now logging an estimated 8 billion video views a day(evenmore than on YouTube, by some counts).对于社交媒体行业来说，这是值得纪念的一年。
2015年见证了社交流媒体直播服务的诞生，Periscope和Meerkat等应用初战告捷，已经赢得了不少早期采用者。
Snapchat也终于摆脱了小众网站的名声，目前已拥有超过2亿名活跃用户。
与此同时，视频服务也在各大社交网络上发展得风生水起，Facebook用户的每日视频点击量达到80亿次（根据某些数据统计，甚至超过了YouTube）。
What does 2016 hold for social media users? Expect to see new technologies fundament allychange how we interact with social media, opening up new options like shopping and enabling usto share ever-more vivid, real-time experiences. But new functionality and the widening universe ofsocial options also threaten to leave some users in the dust. Here’s a peek into the crystal ball atfive trends that will change how we use social media in 201 6:那么，在2016年，社交媒体行业又将出现哪些趋势？新技术有望彻底改变我们与社交媒体的互动方式，购物等新功能将相继开放，我们还可以通过社交网络分享更加实时、更加生动的体验。
2016年,这5大趋势将改变我们使用社交媒体的方式
2016年，这5大趋势将改变我们使用社交媒体的方式一、工作中的社交媒体技能鸿沟将逐渐扩大伴随着例如Slack等工作社交网络的爆炸性发展（Slack在前不久迎来了同时在线人数超过100万人的节点），以及即将上线的Facebook at Work的影响，在办公室使用社交网络已经从一项禁忌转变成了一种需求。
企业正在逐渐采用社交工具，来打通内部交流、让销售人员接近消费者，以及毋庸置疑的，进行市场调研和推广。
然而问题是一线员工对这一趋势似乎并不买账。
《哈佛商业评论》针对2100家企业的一项调查显示，在所有利用社交媒体进行工作的受访公司中，仅有12%认为自己确实在有效利用社交媒体。
即使是与社交媒体一同成长的“千禧一代”们也感到了举步维艰。
雪城大学社交媒体教授威廉·沃德指出，“即便一个人从小就在社交网络的环境中成长，他们也不一定能在工作中专业地运用社交媒体。
”这一由社交媒体技能鸿沟所带来的影响，将在逐渐增加的企业社交媒体过失中得到体现。
这些过失从用错了的微博标签（例如推特#WhyIStayed）到定时推文内容出错不一而足，就更不用提其所造成的上万亿美元（是的，上万亿美元）的生产力和商誉损失了。
在2016年，我们有理由期待社交媒体培训最终出现在生意场上，以弥补现存的技能鸿沟。
这种培训和办公软件、电子邮件和互联网自身脱颖而出、成为至关重要的商业工具时，各大企业积极开展的培训异曲同工。
一批在线上市企业目前也正在提供用于工作的自学课程和视频（Hootsuite 目前也正免费提供此类课程）。
二、社交购物即将起航在过去一年中，推特、Facebook、Instagram和Pinterest等社交网站全都加入或升级了嵌入式的购买按钮，让用户能够在阅读信息时就能一键购买衣服、工艺品和各种新奇玩意儿。
从许多方面来讲，这一升级来得太迟了。
我们自很早之间就在社交网络上发现、交流商品信息，而八成左右的人表示，朋友们发布的信息会直接影响购物决策。
大数据分析师如何进行文本分析和情感分析
大数据分析师如何进行文本分析和情感分析在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据正在不断地被产生和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了大数据分析师的一项重要任务。
而文本分析和情感分析正是大数据分析师的得力工具之一。
本文将介绍大数据分析师如何进行文本分析和情感分析。
一、文本分析文本分析是对文本内容进行整理、提取和分析的过程。
大数据分析师能够通过文本分析揭示文本数据背后的模式和趋势，从而为决策者提供实时有效的信息支持。
1. 收集和整理文本数据大数据分析师首先需要从各种渠道收集并整理文本数据，可能包括社交媒体、新闻报道、市场调查报告等。
这些数据可以通过网络爬虫、API接口或者人工方式进行收集。
在整理过程中，分析师需要清洗、去重和格式化数据，确保数据的准确性和一致性。
2. 文本预处理在将文本数据用于分析之前，大数据分析师需要进行一系列的文本预处理操作。
这些操作包括分词、去停用词、词干化等。
分词是将文本拆解成单个词语的过程，而去停用词则是去除那些常见但无实际含义的词语，词干化则将词汇还原为其原始形式，以减少词汇的冗余。
3. 特征提取在文本分析中，特征提取是非常重要的一步。
大数据分析师需要从文本中提取出有价值的特征，并将其转化为机器学习或统计分析模型可以处理的形式。
特征可以包括词频、TF-IDF值、词向量等。
这些特征可以用于分类、聚类等分析任务。
4. 文本分类和聚类文本分类是将文本归类到预定义的类别中的任务，而文本聚类则是将文本划分到不同的组别中。
大数据分析师可以使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等进行文本分类和聚类。
通过文本分类和聚类，分析师可以理解文本数据的结构和关联关系。
二、情感分析情感分析是对文本中表达的情感进行识别和分类的过程。
通过情感分析，大数据分析师可以了解用户对于某个产品、事件或主题的态度和反应，帮助企业进行市场调研、舆情监控等。
1. 构建情感词典大数据分析师可以通过构建情感词典来进行情感分析。
2016年中国社交网络发展状况统计报告-上书房信息咨询
2016年中国社交网络发展状况统计报告
2016年，各类社交应用持续稳定发展，互联网平台实现泛社交化。
一方面综合性社交应用引入短视频、直播等服务带来用户和流量的增长，另一方面针对不同场景、不同垂直人群、不同信息承载方式的细分社交平台进一步丰富，向创新、小众化方向发展。
根据最新发布的中国互联网络发展状况统计报告，微信朋友圈、QQ空间作为即时通信工具所衍生出来的社交服务，用户使用率分别为85.8%、67.8%；微博作为社交媒体，得益于名人明星、网红及媒体内容生态的建立与不断强化，以及在短视频和移动直播上的深入布局，用户使用率持续回升，达37.1%，比2016年6月上升3.1个百分点。
垂直类社交应用中，豆瓣作为兴趣社交应用的代表，用户使用率为8.1%。
微信朋友圈、QQ空间、微博虽然同属于综合性的社交应用，但在社交关系的紧密度、用户属性及地域特征上存在较大差异。
从交流属性来看，微信朋友圈是相对封闭的个人社区，分享的信息偏向朋友之间的交互，微博是基于社交关系来进行信息传播的公开平台，用户关注的内容越来越倾向于基于兴趣的垂直细分领域，QQ空间则介于两者之间；从用户特征来看，微信朋友圈用户渗透率高，除低龄（6-9岁）、低学历人群（小学及以下学历）外，各群体网民对微信朋友圈的使用率无显著差异；五线城市网民、10-19岁网民对QQ空间的使用率明显较高，产品用户下沉效果明显，更受年轻用户亲睐；微博用户特征更为明显，一线城市网民、女性网民、20-29岁网民、本科及以上学历网民、城镇网民对微博的使用率明显高于其他群体。
2016年新媒体发展趋势
2016年新媒体发展趋势2016年是新媒体迅速发展的一年，下面列举几个2016年新媒体发展的趋势。
首先，移动互联网的发展是2016年新媒体的重要趋势。
随着智能手机的普及，人们越来越依赖手机获取信息和娱乐。
移动互联网为新媒体提供了一个更广阔的舞台，使用户可以随时随地通过手机连接到最新的新闻、资讯和社交媒体。
其次，社交媒体的影响力持续增强。
像Facebook、Twitter、微信等社交媒体平台成为新媒体的主要形式之一。
社交媒体通过用户生成的内容和互动，迅速传播信息和影响舆论。
2016年，社交媒体的用户数量继续增长，人们将更多的时间花在社交媒体上。
第三，多媒体内容的兴起是新媒体发展的另一个重要趋势。
随着网络带宽的提升和移动设备的发展，人们对多媒体内容的需求也越来越高。
视频、音频和图片等多媒体形式引起了人们的兴趣。
如YouTube、抖音等视频分享平台的火爆让人们更容易获得各种类型的视频内容，这也促进了多媒体内容的创作和传播。
第四，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展给新媒体带来了新的可能性。
虚拟现实技术使用户可以身临其境地体验各种场景，增强现实技术则将数字内容与现实世界相结合，为用户提供更丰富的交互体验。
2016年，虚拟现实技术和增强现实技术在游戏、娱乐和教育等领域得到了广泛应用。
最后，个性化和定制化的需求成为新媒体发展的一个重要方向。
人们对于信息获取的需求越来越个性化，他们希望获得符合自己兴趣和需求的内容。
针对个性化需求的服务和产品不断涌现，例如个性化推荐和定制化内容平台。
2016年，个性化和定制化的趋势在新媒体发展中得以更好的体现。
总结来说，2016年新媒体发展呈现出以下几个趋势：移动互联网的发展、社交媒体的影响力增强、多媒体内容的兴起、虚拟现实和增强现实技术的发展以及个性化和定制化需求的崛起。
这些趋势为新媒体带来了更广阔的发展空间，也为用户提供了更多样化、个性化的信息和娱乐选择。
2016十大战略性技术趋势
2016十大战略性技术趋势Gartner公司关于顶尖技术趋势的年度报告可以用以下热词来概括：增强现实技术，微服务，物联网以及机器学习，这些技术都有自己风靡的时刻。
这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。
今年的发展趋势有三大主题：The digital mesh（数字网）、smart machines （智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。
1、设备间互相通信（Devices talking to one another）虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。
在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。
不同设备，例如智能手机、可穿戴设备和家庭娱乐设备以及汽车之间彼此间可以互相沟通交流。
物联网（IoT）是Gartner的预测设备网走势的主要驱动力，正如Gartner副总裁、研究员David Cearley所说那样，现在的重点转移到移动用户，这些用户被超越传统的移动设备所包围。
2、积累现实（Accumulated reality）数字网将是确保我们的数字互动可连续同步的基础，根据Gartner预测，增强和虚拟现实存在着巨大的潜力。
然而，这些仅代表这用户新体验的一个方面。
对用户而言，体验应是融合了物理、虚拟和电子的环境，尽管公司应该专注于在多个设备上（物联网传感器、汽车甚至工厂）为用户提供一致的体验。
3、3D打印新材料(3D printing with new materials）3D打印现已使用多种材料，例如镍合金、碳纤维或导电墨水等。
这种发展趋势将导致3D打印材料进入全新的领域如航空、医学和军事等。
Gartner预测，截止到2019，3D打印材料的增加将会使得公司3D打印机销售量增加64%。
4、数据变得有序（Bringing order to the data chaos）在数字网络中我们周围的一切都与无限的信息相关，我们产生它、利用它并与之沟通。
2016年的十大策略性技术趋势观看
2016年Gartner十大策略性技術趨勢觀察2021-10-14在【】一文中，我們介紹了IT市調與顧問公司Gartner所發佈之年度十大策略性技術趨勢分析（Top 10 Strategic Technology Tre nds）[1-3]。
根據Gartner的定義，策略性技術趨勢（Strategic Technology Tr ends）指的是可能對企業或組織帶來重大影響的技術趨勢。
重大影響因素涵蓋：（1）可能對業務、終端利用者或IT層面造成顛覆性成效；（2）需要大舉投入資金；（3）太晚採用相關技術便會導致風險。
另外，策略性技術也將影響企業或組織的長期規劃、方案與行動方案。
近日（2021年10月4日）再次发布2016年十大策略性技術趨勢分析（Top 10 Strategic Technology Trends for 2016），共計三類十項策略性技術，如圖一所示，2016年十大策略性技術趨勢分析共分為三類，包括數位網格(Digital Mesh)、智能設備(Smart Ma chines) 與新IT環境(New IT Reality)，十項策略性技術進一步說明如下[1-3]。
圖一、Gartner 2016年十大策略性技術趨勢1.裝置網格(Device Mesh)裝置網格指的是為數越來越多、用來存取應用程式與資訊或與其他人、社群、政府及企業互動的端點裝置。
裝置網格包括行動裝置、穿着式產品、消費性與家用電子裝置、自動裝置與環境裝置──例如物聯網(I oT)當中的感測器。
雖然有越來越多裝置透過各種網路連結後端系統，但往往是各自獨立運作。
隨著裝置網格逐漸演進，Gartner認為連網模式將會擴大，裝置之間的合作性互動也將更上一層樓。
2. 環境利用體驗 (Ambient User Experience)裝置網格將為持續不斷的新形態環境利用體驗(Ambient User Exper ience)提供基礎。
2024年文本分析情感分析和社交分析的10大趋势
2024年，文本分析、情感分析和社交分析领域将出现以下10个大趋势。
1.大数据挖掘：随着大数据时代的到来，文本、情感和社交分析的数据量也呈现爆发式增长。
分析人员将利用更多的数据来获取更准确的结论和洞察力。
2.情感分析的应用扩展：情感分析不再局限于社交媒体和评论等公共领域，还将应用于更多领域，如企业市场研究、品牌管理和消费者洞察等。
3.自然语言处理的进一步发展：自然语言处理技术将进一步完善，以更好地理解和解释文本中的含义和语境。
例如，将改进的语义分析和推理技术应用于文本分析中。
4.多模态分析：文本、图像、音频和视频数据的多模态分析将成为研究的重点。
这将为更全面地了解用户行为和情感提供更多的信息。
5.实时分析：随着社交媒体和在线平台的普及，实时分析将成为重要的趋势。
分析人员将开发能够实时监测和分析大规模数据的工具和算法。
6.智能智能化：智能化的研究方法和技术将被应用于文本、情感和社交分析中。
例如，使用机器学习和深度学习来自动化和优化分析流程。
7.社交网络分析：社交网络分析将在研究中发挥越来越重要的作用。
分析人员将利用社交网络中的连接和关系来研究社会网络结构和用户行为。
8.高级可视化：高级可视化工具和技术将被广泛用于文本、情感和社交分析中，以更直观地展示和传达分析结果。
9.增强现实分析：随着增强现实技术的发展，文本、情感和社交分析领域也将逐渐引入增强现实分析技术，以更好地理解和预测用户行为。
10.隐私和伦理问题：随着个人数据收集和分析的不断增加，隐私和伦理问题将成为文本、情感和社交分析领域的关键问题。
分析人员将面临更多对数据使用和隐私保护的挑战。
综上所述，2024年的文本分析、情感分析和社交分析领域将面临大数据挖掘、情感分析应用扩展、自然语言处理的发展、多模态分析、实时分析、智能智能化、社交网络分析、高级可视化、增强现实分析以及隐私和伦理问题等10个重要趋势。
这些趋势将推动分析技术的发展和应用的扩展，为研究者和从业人员提供更准确和全面的分析工具和方法。
文本情感分析在社交媒体中的应用
文本情感分析在社交媒体中的应用一、引言社交媒体在现代社会中的普及使得人们能够迅速、直接地分享自己的情感和思想。
然而，海量的社交媒体数据难以人工分析。
因此，文本情感分析成为了一种十分重要的技术，能够帮助我们快速地了解社交媒体用户的情感倾向和意见。
本篇文章将介绍文本情感分析在社交媒体中的应用。
二、文本情感分析的基本概念文本情感分析，又称情绪分析，指的是对一段文本进行自动分析，输入文本输出表示情感的结果，例如积极、消极或中性等标签。
该技术主要基于自然语言处理和机器学习技术，可以帮助我们了解文本背后所传递的情绪和情感倾向。
三、社交媒体中的情感分析应用1. 社交媒体舆情监测文本情感分析在社交媒体舆情监测中发挥重要作用。
在社交媒体上，用户经常表达他们对某个事件、产品或者服务的情感态度。
通过对用户发表的文本进行情感分析，可以迅速了解舆情的走向。
政府、企业及研究机构等都可以通过这个方法，从海量的社交媒体数据中识别到公众的情感倾向，以辅助决策和改进。
2. 社交媒体广告策略优化社交媒体广告是企业进行品牌推广和营销的重要渠道之一。
文本情感分析可以帮助企业优化广告策略。
通过对用户评论、转发和喜欢的文本情感进行分析，企业可以得知用户对广告的喜好程度，以便调整广告内容和形式，提高广告的点击率和转化率。
3. 社交媒体用户情感分析社交媒体用户的情感状态对他们的行为和偏好有深远的影响。
文本情感分析可以帮助社交媒体平台提供个性化的服务。
通过分析用户发布的文本情感，平台可以根据用户喜好为他们推荐合适的内容和好友，从而提高用户留存和活跃度。
四、文本情感分析的挑战与展望虽然文本情感分析在社交媒体中应用广泛，但也面临一些挑战。
首先，社交媒体上的文本表达形式多样，包括语言缩写、表情符号等，这给情感分析带来了一定难度。
其次，情感在不同的文化和语境中有不同的表达方式，需要进行跨文化的情感分析。
未来，研究者可以进一步改进情感分析算法，以更好地适应这些挑战。
文本情感分析技术的现状与未来
文本情感分析技术的现状与未来随着现代社会的发展，人们的文字表达方式变得越来越多样化，人们分享和发布的信息日益增多。
这种信息中包含了大量的情感信息，如情感态度、情感倾向等，而情感分析技术，则是能够搜集、处理和分析这些情感信息的技术。
本文将从现状和未来两个方面分析情感分析技术的发展。
现状目前，情感分析技术已经成为自然语言处理领域中的重要分支。
通过文本挖掘和机器学习技术，情感分析技术能够将一段文本中的情感信息提取出来，并作出对应的情感分类。
情感分析技术被广泛应用于社交网络分析、舆情分析和市场调研等领域。
在社交网络分析中，情感分析技术能够从社交媒体等平台中收集用户发布的信息，分析出用户的情感态度，为企业和政府等机构做出决策提供参考。
在舆情分析领域，情感分析技术则可以从新闻、博客等公开媒体渠道中挖掘出民众对某一事件的态度倾向，进而为政策制定提供参考。
在市场调研领域，情感分析技术则可以帮助企业分析用户对产品的好恶程度、对营销活动的反应等，从而更好地制定营销策略。
未来尽管情感分析技术已经得到了相当程度的发展，但这项技术仍然面临着许多挑战和机遇。
其中最突出的挑战包括：多语言情感分析、情感词典的建立和情感元素自动提取等。
多语言情感分析是情感分析技术未来发展的重要领域之一。
当前多种语言环境下的混合文本数据非常常见，如何有效地处理这些多语言文本数据，并在不同的语言环境下实现情感分析，将成为情感分析技术未来发展的重要内容之一。
情感词典是情感分析技术的关键组成部分，它决定了情感分析的精度和效果。
目前已经有许多情感词典开源在线，但是情感词典的质量参差不齐，如何建立一套高质量的情感词典，将成为未来情感分析技术发展的关键所在。
情感元素自动提取是情感分析技术未来的发展方向之一。
情感分析精度的提高往往需要更多的语言规则和语言知识，但是这些规则和知识需要人工提取，代价高昂、效率低下。
因此，情感元素自动提取引起了大量研究者的兴趣。
未来情感分析技术将更多地采用机器学习和深度学习等技术，实现情感元素自动提取，提高情感分析的自动化程度。
社交媒体情感分析与趋势预测
社交媒体情感分析与趋势预测章节一：引言社交媒体在当今社会中扮演着重要角色，不仅成为人们交流的主要平台，还反映了大众的情感状态。
随着社交媒体的普及，人们在平台上发布的内容日益增多，这使得情感分析和趋势预测成为了重要的研究领域。
本文将首先介绍社交媒体情感分析的概念和方法，然后讨论情感分析在舆情分析、品牌管理和舆论监控中的应用。
最后，本文将探讨趋势预测方法和其在市场营销和政治领域中的应用。
章节二：社交媒体情感分析的概念和方法社交媒体情感分析是指通过对社交媒体上用户发布的文本进行语义分析，从而了解用户的情感倾向。
情感分析主要包括情感分类和情感强度分析两个方面。
情感分类通过对文本的特征进行提取和分类，将文本划分为积极、消极或中性。
情感强度分析则是根据文本中的语义信息和情感词汇，计算文本的情感程度，从而了解情感的强弱和变化。
章节三：社交媒体情感分析在舆情分析中的应用舆情分析是指对社会舆论中的情绪、态度和情感进行分析与评估。
社交媒体情感分析可以帮助分析师了解用户的关注点和观点，从而更好地理解公众对某一事件或话题的态度。
舆情分析在领导决策、危机公关和舆论引导等领域中有着广泛的应用，社交媒体情感分析可以为这些应用提供有力的支持。
章节四：社交媒体情感分析在品牌管理中的应用品牌管理是企业在市场中塑造和维护自身形象的重要环节。
社交媒体情感分析可以帮助企业了解用户对其品牌的态度和感受，从而调整营销策略或改进产品。
通过对社交媒体上用户对品牌的评论进行情感分析，企业可以及时发现消费者的需求和痛点，为品牌提供更优质的产品和服务。
章节五：社交媒体情感分析在舆论监控中的应用舆论监控是指对社交媒体上与企业、领导或个人相关的舆情信息进行实时追踪和分析。
社交媒体情感分析可以帮助企业或领导了解公众对其相关事件或的态度和反馈，从而及时调整沟通策略，并有效预测公众的反应。
舆论监控可以提供实时的反馈和预警信息，帮助企业或领导更好地应对突发事件和舆论危机。
自然语言处理中的情感分析技术发展趋势
自然语言处理中的情感分析技术发展趋势自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域中一项重要的技术，其目标是使计算机能够理解和处理人类语言。
情感分析是NLP中一项关键技术，它旨在识别和理解文本中的情感因素。
随着社交媒体和互联网的兴起，人们在这些平台上产生了巨量的文本数据，情感分析的需求也变得越来越迫切。
在这篇文章中，我们将向您介绍自然语言处理中的情感分析技术的发展趋势。
首先，机器学习的应用使得情感分析技术得以快速发展。
传统的情感分析方法依赖于手动构建的词汇表和规则，这种方法的局限性在于无法适应新的语言和文本类型。
然而，随着机器学习的兴起，研究人员开始使用大规模的标注数据来训练情感分类器。
这些分类器可以通过学习大量的文本示例来自动识别情感。
例如，研究人员可以使用情感标记的数据集，如情感词汇库（SentiWordNet）和标记的备选方案（MDS，即多维情感分类）来训练机器学习模型。
这种方法使得情感分析的性能得到了显著提升。
其次，深度学习的出现进一步推动了情感分析技术的发展。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以自动学习表示文本的高级特征。
在情感分析中，研究人员已经开始使用深度学习模型来提取文本中的情感特征。
例如，通过使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），可以将文本转换为特定的向量表示，这些向量表示包含了关于情感的重要信息。
深度学习方法的引入使得情感分析在大规模数据上的准确度和效率都得到了显著提高。
另外，情感分析技术还受益于多模态数据的应用。
传统的情感分析方法主要依赖于文本数据，而现在人们可以通过结合图像、音频和视频等多种类型的数据来进行情感分析。
例如，在社交媒体上，用户通常会同时发布文本、图片和视频。
通过将多模态数据结合使用，情感分析模型可以从不同的角度分析和理解用户的情感状态。
这种多模态数据的应用使得情感分析技术更接近于真实世界的应用场景。
另一个发展趋势是情感分析技术朝向细粒度的情感分析发展。
2016年，文本分析、情感分析和社交分析的10大趋势
2016年，⽂本分析、情感分析和社交分析的10⼤趋势⽂本分析、情感分析和社交分析帮助你在⼀定规模上转化成客户、病⼈、公众以及市场的“声⾳”。
这项技术⽬前⼤量地应⽤于⼀系列的⼯业产品中，从医疗健康到⾦融、媒体、甚⾄客户市场。
它们从线上、社交⽹络、企业数据源中提取商业洞察⼒。
它从⽂本中、⾳频中、图像中还有⽹络连接中提取洞察⼒，它可真是个有⽤的东西！⽬前分析技术发展得还是相当不错的，尽管在某些领域，例如数字分析和市场研究有些稍稍落后。
但是甚⾄是在例如“客户体验、社群聆听、⽤户交互”⽅⾯，还是有很多发展空间。
这个快速发展的市场空间⽆论对于新加⼊的玩家还是深耕已久的资深⼈⼠都意味着⼤量的机遇。
随着技术和应⽤不断融合，与其独⽴地检验每个分析领域，还不如好好地观察整体的效果。
忽视情感的社交分析是不完整的，并且为了从⽹络上获取社交情感数据并调查情感数据，我们真的需要⽂本分析技术。
本⽂对即将到来的2016年，针对⽂本分析、情感分析和社交分析的发展趋势进⾏⼀个前瞻性的观察。
⼀、多语⾔才是王道尽管单纯英⽂的⽂本分析⼀直保持常态，但仅将⼀种语⾔做好，也⽐囊括很多种语⾔，却哪种都做得潦草要强得多。
机器学习和机器翻译已经向着多语种⽂本分析迈进了⼀⼤步，使其成为⼀个全新的标准。
但是如果你的确需要做多语种的开发尝试，事先也要做⼀些调查：很多开发者在其核⼼语⾔上很强，但在别的语⾔上就很弱了。
所以说选择的时候还是⼩⼼⼀点。
⼆、⽂本分析获得认可⽂本分析能⼒对于客户体验、市场研究、客户洞察、数字分析乃⾄媒体评测来说都是关键解决⽅案，各个⽂本分析服务提供商在分析能⼒的优势上不断竞争。
总的趋势是“量化定性”，⽂本分析被纳⼊业务解决⽅案中是⼗分重要的事。
三、机器学习、统计学和语⾔⼯程并存明天是属于机器学习、递归神经⽹络以及相似技术的，但是今天，长期建⽴的语⾔⼯程⽅法仍占上风。
这⾥我指的是分类系统、分析器、词法和句法⽹络以及句法规则系统。
⽬前我们处在⼀个“百花齐放、百家争鸣”的时代，所以很多种⽅法都是可以并存的。
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文本分析、情感分析和社交分析帮助你在一定规模上转化成客户、病人、公众以及市场的“声音”。
这项技术目前大量地应用于一系列的工业产品中，从医疗健康到金融、媒体、甚至客户市场。
它们从线上、社交网络、企业数据源中提取商业洞察力。
它从文本中、音频中、图像中还有网络连接中提取洞察力，它可真是个有用的东西！
目前分析技术发展得还是相当不错的，尽管在某些领域，例如数字分析和市场研究有些稍稍落后。
但是甚至是在例如“客户体验、社群聆听、用户交互”方面，还是有很多发展空间。
这个快速发展的市场空间无论对于新加入的玩家还是深耕已久的资深人士都意味着大量的机遇。
随着技术和应用不断融合，与其独立地检验每个分析领域，还不如好好地观察整体的效果。
忽视情感的社交分析是不完整的，并且为了从网络上获取社交情感数据并调查情感数据，我们真的需要文本分析技术。
本文对即将到来的2016年，针对文本分析、情感分析和社交分析的发展趋势进行一个前瞻性的观察。
一、多语言才是王道
尽管单纯英文的文本分析一直保持常态，但仅将一种语言做好，也比囊括很多种语言，却哪种都做得潦草要强得多。
机器学习和机器翻译已经向着多语种文本分析迈进了一大步，使其成为一个全新的标准。
但是如果你的确需要做多语种的开发尝试，事先也要做一些调查：很多开发者在其核心语言上很强，但在别的语言上就很弱了。
所以说选择的时候还是小心一点。
二、文本分析获得认可
文本分析能力对于客户体验、市场研究、客户洞察、数字分析乃至媒体评测来说都是关键解决方案，各个文本分析服务提供商在分析能力的优势上不断竞争。
总的趋势是“量化定性”，文本分析被纳入业务解决方案中是十分重要的事。
三、机器学习、统计学和语言工程并存
明天是属于机器学习、递归神经网络以及相似技术的，但是今天，长期建立的语言工程方法仍占上风。
这里我指的是分类系统、分析器、词法和句法网络以及句法规则系统。
目前我们处在一个“百花齐放、百家争鸣”的时代，所以很多种方法都是可以并存的。
举例来说，甚至众包数据处理的领军企业：CrowdFlower都全面拥抱机器学习了，初创企业Idibon都把传统和现代相结合作为一大卖点：“你可以组建自定义的分类系统，并使用机器学习、规则和你已有的字典/模式去调整它们。
”
四、图像分析进入主流
全球领先的图像分析提供商已将图像分析技术应用于社交媒体的品牌信号解读中---不信你看看Pulsar和Crimson Hexagon---并且通过机器学习，图像分析技术已成为IBM在2015年收购Alchemy API的一大卖点。
的确，火热的初创企业MetaMind在2015年从NLP领域转型到图像分析，缘于其意识到图像分析背后的巨大机遇。
五、语音分析取得突破，视频分析随之而来
整个市场喜欢谈论多渠道分析和用户旅程，这涉及到多重触点。
并且社交网络和网络媒体中充斥着视频，说出来的话，还有非文本形式的语言要素，包括语调、语速、音量和重复，都传递着含义，而这些含义都可以通过语音分析和语音转文字来获取。
不仅仅是客服中心，2016年，所有的市场研究人员、出版人员、研究和洞察专业人士都在不断寻找突破。
可以期待，未来语音分析也将成为推动人机会话接口发展的重要力量。
六、扩展式情感分析
广告人员早就认识到情感可以改变消费者的决定，但直到近日，广泛地、系统地对于情感与决策的研究已经超越了我们的能力范围。
根据你的角度，进入情感分析，或者是情感分析的子类，或者是其姊妹类。
带着量化我们的情绪反应的目的，使用面部表情分析从图像和视频中（或从语音或文本中）提取我们的情感状态。
这方面的服务提供商有：视频服务的Affectiva、Emotient和Realeyes，语音服务的Beyond Verbal以及文本服务的Kanjoya；相关的受众包括广告商、媒体、市场研究人员和代理商。
七、ISO 网络表情分析
我们已经有了文本、图像、语音、视频等，那为什么我们还要用网络表情呢？因为它们简洁、易用、生动、有趣，它们补充并且对长格式的内容形成冲击，这就是为什么互联网俚语灭亡了。
Facebook正在尝试对网络表情进行挖掘，更好的是，我们还看到了像Line stickers这样的变种。
现在我们需要的就是网络表情分析了。
这个领域的技术正在通过像Emogi这样的初创企业不断兴起。
尽管大多数人也不过就是用计数和分类来获取网络表情语义，像Instagram工程师Thomas Dimson和斯洛文尼亚研究组织CLARIN.SI都是这么干的。
但他们当中的一些公司，比如SwiftKey，还是值得关注的。
八、网络+内容的深度洞察
这一点既是我对于2016年的趋势预测，同时我在2015年对市场研究公司TNS
的数据科学家Preriit Souda访谈时也提到过。
Preriit指出：“网络为会话赋予结构，内容挖掘为其赋予含义。
”洞察力源自于对于信息与连接的理解，也来自于连接是如何被激活的。
因此为你的工具包加一个图形数据库和网络可视化工
具吧，这就是为什么Neo4j.js和Gephi这么成功的原因。
建立一个类似于QlikView的数据分析平台也是一个选择，一个可以协同文本和数字分析的选择，对于2016年来说这是一定要做的事。
九、2016年，你会读到（或与之交互）多得多的机器编写的内容
机器编写内容的技术叫自然语言合成（Natural Language Generation，NLG），它提供根据算法从文本、数据、规则和内容中撰写文章、信件、短信息、摘要和翻译的能力。
NLG就是为大容量、高重复量的内容而生的：金融、体育和天气预报。
相关的服务提供商有Arria、Narrative Science、Automated Insights、Data2Content和Yseop。
你也可以看看你与你心爱的虚拟助手进行对话时的机器端：Siri、Google Now、Cortana或是Amazon Alexa，或是自动客服、其它程序化相应系统。
后面的这些系统都归类于自然语言交互（Natural Language Interaction，NLI）；其中Artificial Solutions还是值得一看的。
十、机器翻译逐渐成熟
长久以来，人们一直希望拥有一个“星际迷航”那样的通用翻译器，但自从1950年科学家称机器翻译可以在3~5年内实现，精准的、可信赖的机器翻译就一直是个谜。
（ACM Queue撰文《Natural Language Translation at the Intersection of AI and HCI》充分地讨论了人机结合条件下机器翻译的状态）我不能说胜利就在眼前，但是多亏了大数据和机器学习，2016年（或2017年）对于大多数任务来说，主流语言的机器翻译能做到足够好。
这就是胜利！
总结
如果你是一个文本分析、情感分析或是社交分析学家，解决方案提供商或是用户，每一个趋势都会影响到你，无论是直接地还是间接地。
因为人类的数据现在已经被编织成为我们每天赖以生存的技术网。
连接这张网的线就是更多的数据，更有效地使用，来创造改变生活的机器智能。
原文转载自Seth Grimes的博客《10 text, sentiment, and social analytics trends for 2016》，原文作者已授权转载。