Skip to main content

Наше большое семейство. Часть вторая, оригинальная

В рубрике
4 votes

Традиционно приветствую полуночников!

Извечные два вопроса: что такое хорошо и что такое плохо...Человеку думающему однозначно ответить на них сложно, однако машине это сделать проще - она не знает эмоций. Ее приходится учить чувствовать...А зачем? Ну, например, чтобы знать, что думают о тебе в интернете или о бренде.

Уверена, вы не станете спорить, что сегодня люди прежде чем купить что-нибудь ненужное (реже - нужное) не продают что-то ненужное, а идут в интернет - читать отзывы. Очень важно создавать вокруг себя дружественный образ и иметь лояльных клиентов.

Отследить "руками" все написанное в интернете практически невозможно: микроблоги, соцсети, внезапно выплывающий ваш бренд в комментарии, оставленном под какой-нибудь новостью. Бесконечность и еще дальше, как говаривал великий Базлайтер.

Так вот, компания InfoWatch совместно с компаний "Ашманов и партнеры" решили сделать интересный онлайн (облачный) сервис KRIBRUM - и одноименную компанию в придачу.

3

«Крибрум» — это сервис мониторинга и анализа социальных медиа для управления репутацией в Интернете. Другими словами, вы всегда будете знать: ЧТО пишут, ОТКУДА, ГДЕ, КТО, КАК ДОЛГО, ПОЧЕМУ, а главное - КАК. "Как" - в том смысле "Хорошо", "Плохо", "Нейтрально".

Система работает на базе все тех же лингвистических технологиях, но более продвинутого уровня - вычленить эмоции из речи русскоговорящего человека сложно. Или...просто...Да нет, наверно, сложно. (Система, кстати, обучена подобным оборотам "да нет, наверно" - в конкретном контексте она сможет понять "хорош" такой ответ или нет)

2

Или вот еще несколько примеров:

Правильно обрабатывать отрицания

Думал, что он хороший, а оказалось все наоборот (оценка «плохо»)

Различать усиления
«не самый хороший» и «самый не хороший» (разная степень негативной окраски)

«Понимать», к какому объекту относятся местоимения
Купил телефон. Он оказался так себе (оценка «плохо» у объекта «телефон»)

«Понимать» сравнения
Vodafone лучше чем bell / bell хуже всех

Оценивать характеристики объекта по отдельности:
У vodafone голос не работает, зато интернет летает (оценка «плохо» для услуги «голосовая связь» и оценка «хорошо» для услуги «доступ в Интернет»

Учитывать отраслевую специфику
Оценочные термины могут нести разный смысл, будучи примененными к объектам из разных отраслей.
Например, несмотря на негативную окраску слова «killer», система присвоит словосочетанию «killer application» оценку «хорошо», так как в IT-индустрии «killer application» означает «захватчик рынка, новаторский продукт».

Кто может стать нашими клиентами? По привычке мы идем в Enterprise сектор. Системой уже пользуется МТС и Сбербанк. МТС, кстати, был нашим первым клиентом - на нем обкатывался механизм работы.

1

Кстати, о механизме работы! Нужно знать, что любое решение, поставляемое в крупные корпорации, должно сопровождаться большим количеством консалтинга. КОнсалтинг нужен, чтобы система заработала правильно, с минимальным количеством ложных срабатываний (как и в DLP). Чтобы максимально снизить время, затрачиваемое на процесс обучения системы, мы делаем отраслевую заточку продукта с возможностью быстрого "допила" дополнительных необходимых ресурсов.

Зачем вообще нужна система?
для PR службы

  • Оценка эффективности PR- и маркетинговых кампаний
  • Контроль информационного фона
  • Выявление лидеров мнений для дальнейшей точечной работы с ними
  • Анализ отзывов о продуктах компании и ее конкурентов для исправления недостатков и разработки новых моделей (замена фокус-групп и опросов)

для техподдержки

  • Получение оперативной информации о проблемах пользователей в реальном времени
  • Быстрое и своевременное реагирование на негативные отзывы, сохранение истории общения с автором в системе
  • Возможность оперативно усовершенствовать техническую документацию и скорректировать типовые ответы на основе анализа наиболее частых вопросов и негативных отзывов от пользователей

Забавный кейс, произошедший недавно. Мой хороший периятель публикует пост, достаточно нейтрального характера, без эмоций о том, что мошенники активизировались с нападками на номера абонентов МТС, коим он является. У него списали N-ое количество денежных знаков. Через несколько дней читаю снова пост этого же человека: МТС респект, связались со мной сами, ответив прямо НА МОЙ ПРЕДЫДУЩИЙ ПОСТ, пообещали все исправить и деньги вернуть, деньги, кстати, уже вернули. Это не что иное как работа KRIBRUM в жизни: конфликт сглажен, человек доволен, ему приятно, что ему ответили лично...

для службы безопасности

  • Контроль распространения информации
  • Выявление случаев «черного PR», мошеннических сообщений и угроз
  • Предотвращение злоупотреблений

Вот, пожалуй, краткий обзор системы, аналогов которой в России нет. Есть приблизительно похожие, но не дотягивающие до нас. Наша фишка в том, что КРИБРУМ работает на собственном лингвистическом движке - если говорить грубым языком, то внутри и КРИБРУМА, и нашей DLP, стоит самописный поисковик, который умней чем то, что предлагает Яндекс.Блоги или Гугл.блоки.

Я бы вам посоветовала почитать информацию на сайте компании KRIBRUM, а еще вот эту статью - нашей коллеги Анны Чистяковой, продуктового менеджера компании InfoWatch по развитию направления KRIBRUM

Материалы очень интересные, если будут вопросы - пишите. А пока у меня к вам такой вопрос. Вот вы не машины, вы умеете чувствовать и рассуждать, а какую бы вы дали эмоциональную оценку фразе "Теща на вашей машине летит в пропасть"?))

Аватар пользователя SearchInform

Сомневаюсь, что подобная система сможет адекватно оценивать все обороты речи русскоговорящей аудитории. Мало того, что очень многие слова имеют множество значений и синонимов, существуют еще и такие вещи, как сарказм, ирония, аллегория. Их программными средствами не найти.

Аватар пользователя InfoWatch

На этим коллеги-разработчики сейчас бьются. Давеча ходили на интересную лекцию в офис к Ашмановцам, так там столько всяких штук интересных про лингвистику рассказали - такие это, оказывается, поля непаханные.

Понимаю вашу настороженность, коллеги, по отношению к системе. Система не совершенна, она работает приблизительно с 90 процентной точностью (можете поинтересоваться в МТС - они не скрывают=)) А это уже не мало. Лучше 90, чем ничего...Так ведь?

Аватар пользователя Желябин Антон

Насчет тëщи это сложный вопрос потому ,что все зависит от факторов . Smile

Аватар пользователя InfoWatch

Крибруму, как и тебе нужна некая дополнительная информация в виде контекста)

Аватар пользователя Желябин Антон

Наверно легче ответить тому кто женат )

Аватар пользователя Шевченко Станислав

было бы очень здорово получить ответ хорошо или плохо то что ты выбрал, но задачка из разряда очень нетривиальных. Мнения людей - вещь очень субъективная.
Идея очень нужная.
Будем следить за реализацией, и конечно, пользоваться результатами работы

Аватар пользователя Желябин Антон

Ну это будет скорее плохо чем хорошо