Vidáman osztjuk meg örömünket-bánatunkat a Facebookon, videókat töltünk a YouTube-ra, vagy blogot írunk. Így dokumentáljuk a világnak életünk minden rezdülését. A nyugati országokban született csemeték mintegy 85 százaléka kétéves korára már megjelenik a web2-n.

A felhasználók nem is sejtik, hogy a közösségi oldalakon való aktivitásukkal mennyire megkönnyítik mondjuk a mobil- és a közműszolgáltatók, a bankok, az ellenőrző hatóságok helyzetét. Csupán azzal, hogy a felhasználói csoportok egymással kommunikálnak, jelzik hollétüket, kiírják, mit szeretnek, vagy mit nem, könnyűvé tették a profilépítést.

Sok cég nyúl előszeretettel az adatbányászat technológiájához, segítségével könnyedén feltérképezhető a meglévő vagy leendő ügyfelek viselkedése, felmérhető, ki szeretne szolgáltatót váltani, de az is, ha egy ügyfél nem fogja fizetni elmaradt számláját.

 

Kényes terület

Kényes témának számít az adatbányászat. A cégek óvatossá válnak, ha nyilatkozni kell róla. Az üzleti intelligenciának ezt az üzletágát némi homály fedi, az adatbányászattal foglalkozó cégek nem szeretik a reflektorfényt. Mivel a gépek által gyűjtött adatokból könnyedén lehet ügyfélprofilokat összeállítani, az így nyert adatbázisok szigorú védelmet élveznek. Az adatokat többek között az interneten található nyilvános adathalmazból halásszák össze a keresőszoftverek.

Persze, az tudott, hogy maga az adatbányászat már jóval a közösségi média elterjedése előtt létezett. Ekkor még leginkább a mobilszolgáltatókat alkalmazták. Például az összegyűjtött híváslisták alapján „lőttek be” célcsoportokat, majd célzott reklámkampányokkal bombázták a csoportok „vezéregyéniségeit”, akiket szintén a híváslistákból lehetett beazonosítani.

 

Gyalog lép web 2.0-ról web 3.0-ra

Mindezek után nem véletlen, hogy az adatbányászat beszivárgott a közösségekbe is. A web 2.0 azért volt forradalmi, mert a felhasználók bekapcsolódtak a tartalomgyártásba, s platformot biztosít a humán forrású tartalmak gyűjtésére, rendszerezésére, megosztására. A web 2.0–web 3.0-ra átmenet akkor indult el, amikor a web 3.0 összekapcsolta a humán intelligenciát a mesterséges intelligenciával. „Ebben az esetben a humán intelligencia által generált tartalmakat a humán intelligencia által meghatározott irányultsággal, céllal elemzik, hasznosítják, igyekezve minél személyre szabottabb, minél célzottabb válaszokat eredményező algoritmusokat összeállítani” – mondja Orosz Gábor, az R&R Software fejlesztési igazgatója. Azaz a web 3.0 technológia képes automatizáltan orientálni az érdeklődési köröket. „Míg a web 2.0 technológiát a humán tartalmak jellemzik, azaz a userek saját tartalmakat gyártanak, rendszereznek és töltenek fel a hálóra, addig a web 3.0 technológiába már a gépek is bekapcsolódnak”– fejti ki a fejlesztési igazgató.

Igaz, a web 3.0 technológia végfelhasználói szinten nem annyira átütő, mivel a tartalmakból kinyerhető összefüggések mélyebb megértéséről, s ez alapján testre szabott megoldásokról szól; ami elsősorban a marketing- és a reklámiparnak kedvez. De a felhasználók is profitálhatnak, ha a róluk gyűjtött adatokat a javukra forgatják vissza, azaz olyan termékekkel rukkolnak elő, amit valóban szeretnek.

 

„A közösségi oldalak felhasználói számtalan életeseményt osztanak meg egymással. Ezeknek az eseményeknek a kontextusba tétele segíti, hogy a történések jobban értékelhetőek legyenek. Ki mit szeret, merre jár, milyen hírek érdeklik, milyen helyek a népszerűek stb. Egy-egy csoport mintavétele alapján statisztikailag célzottan értékelhető az adott csoport ízlése vagy brandhűsége” – folytatja Orosz Gábor.

 

Tudományos nézőpontból

Magukra az adatbányászati módszertanokra egyébként tantárgyak épülnek az egyetemeken. „Jellemzően a döntéstámogatással kapcsolatos tevékenységek, megoldások halmazát szokták üzleti intelligenciának nevezni. Ennek célja tehát, hogy megfelelő eszköztár, metodológia segítségével támogassa az adott szinten lévő döntéshozókat” – fejti ki Bilicki Vilmos, a Szegedi Tudományegyetem TTIK Informatikai Tanszékcsoport Szoftverfejlesztés Tanszékének tanársegédje.

Az adatbányászati technológiákkal sok minden kimutatható, hiszen a viselkedés vizsgálatával alaposabb elemzéseket lehet készíteni. „A közösségi média nagyon sok információt hordoz a felhasználókról, így ez alapján egyrészt makro-, másrészt mikroelemzéseket lehet végezni. Mikroelemzés esetén legtöbbször a reklámok testre szabása a cél, az adott felhasználó igényeinek megfelelően. Makroelemzéseknél egy adott termék jellemzőit határozzák meg egy adott csoport érdeklődésének megfelelően, például egy weboldal felépítése esetén” – magyarázza a tanársegéd.

Nem vitatott a közösségek népszerűsége, s kétségtelenül széles a rá épülő üzleti lehetőségek tárháza. Egy ideje már nem titok, hogy a Google vagy a Gmail is használ adatbányászati technológiát, és a Facebook is épít a web 3.0 platformra, azaz tevékenységét az intelligens keresőmotorokra alapozza. Nem véletlen tehát, hogy a sok kérdést felvető adatkezelés vagy adatvédelem is szóba kerül. „Az EU kutatásfejlesztési törekvése, hogy az interneten elérhető információk valóban a valódi élet leképezését segítsék” – fűzi hozzá Orosz Gábor.

Célkitűzés, hogy úgynevezett intelligens kiszolgálókat hozzanak létre, amelyek a humán kérdésekre intelligens, nem humánirányított vagy -orientált, kvázi önálló döntéshozatallal adjanak választ.

A felhasználók valójában nincsenek tisztában azzal, hogy adataik közkincsek. S úgy tűnik, hogy nemigen foglalkoznak a privát adataikkal. „A felhasználói érdeklődés irányultsága, a felhasználói adatok, a kapcsolati információk leginkább az Android–iPhone ökorendszerekben vannak veszélyeztetve. De a Facebookon vagy más, szociális hálókat képező helyeken is nagyon sok ilyen adat gyűjthető a felhasználókról” – fejtegeti Orosz Gábor. A jogi védettség alatt álló személyes adatok értéke sokkal magasabb, mint ahogy azt a felhasználók elképzelik. Éppen az adatok újrahasznosíthatósága és a bennük rejlő lehetőségek miatt van ez így, hiszen jó néhány alkalmazás létezik, amelyek segítik a további csoportosítást. Például a címkézés vagy az adatelemzés.

 

Felhasználói know-how

Általánosságban kimondható, hogy a szociális hálózatokat kiépítő szolgáltatóknak megvan a lehetőségük adatokat gyűjteni; és vélhetően fel is használják az ügyfelek által értéktelennek tekintett (ezáltal nem védett) adatokat. „Például szokások feltérképezésére, profilírozásra, majd profilspecifikus, általában reklámot célzottan vagy akár rejtetten is hordozó, a figyelmet, az érdeklődést orientáló tartalmak közvetítésére.”

A demográfiai adatok és vásárlási minták használata segíti az ügyfélkapcsolatok kiépítését, az ügyfelek igényeinek felismerését és kielégítését. A célzott marketingkampányok hatékonyak lehetnek piacszegmentálásra: a kattintássorozatok elemzése és az e-kereskedelem stratégiájának pontosítása érdekében. Az ügyfél viselkedése úgy válik egyre érthetőbbé, ha nemcsak a múlt és a jelen megismerését célozzák, hanem jövőbeli viselkedési profilokat is építenek. Az úgynevezett prediktív analitika segítségével az adatbázisokból becslések, benchmarkok készíthetők. Ügyes építkezéssel feltérképezhető, hogy milyen módon reagálnak a felhasználók egy-egy reklámkampányra, meddig lehet számítani rájuk vásárlóként, vagy mikor akarnak szolgáltatót váltani.

 

Virtuális lábnyomok

A web 3.0 egyik kihívása, hogy az összegyűjtött adatok mennyire pontosak, megbízhatók. „A web 3.0 technológiája, azaz a szoftverrendszerek egyértelműen elismertek” – erősíti meg Orosz Gábor. A web 3.0 platform nagyobb teret biztosít az automatizációra, automatikusabb felhasználást tesz lehetővé.

Fő célkitűzés az autonóm gépi értelmezés, új összefüggések megtalálása, és ezek alapján testre szabott, egyedi válaszok megadása. „A mesterséges intelligenciával összegyűjtött adatok kiválóan alkalmasak az üzleti döntéshozatalra, hiszen ontológiai előírásokkal tudunk a felhasználóktól beérkező adatok alapján összefüggéseiben is ellenőrzött adatokra építeni a döntéshozatalban.”

Ma az üzleti intelligencia egyik fontos eleme a címkézés. Címkézik a felhasználókat és a tartalmakat is. A felhasználók címkézése a reklámtartalmak testre szabásának érdekében történik, míg a tartalom címkézése arra szolgál, hogy tudjuk, miről szól, kinek hogyan tálalható. „Tehát ma elsősorban a reklámok testre szabása, személyes reklámok létrehozása a fő cél. Ez elég jó hatékonysággal történik” – mondja Orosz Gábor.

A háló nyílt és zárt adatbázisai nem felejtenek, s rengeteg információt tárolnak rólunk. Nem is gondolnánk, hogy ezek az adatmorzsák bármikor összeállhatnak, más képet mutatva rólunk, mint terveztük. A közösségi oldalak életünk minden apró rezdüléseiről beszámolnak, így jutunk egyenesen a felhőbe. Nincs mit tenni, a közösségi oldalak őrzik virtuális lábnyomunkat.