Έχετε παρατηρήσει ποτέ ότι το Facebook και άλλες εταιρείες του ομίλου Meta ενημερώνουν πάντα τις μετρήσεις και τα στατιστικά τους; Αυτό συμβαίνει επειδή υπάρχει μεγάλο ενδιαφέρον για την κατανόηση αυτών των δεδομένων χρήστη για να γίνουν οι πλατφόρμες εξυπνότερες και πιο ελκυστικές. Για να καταλάβετε περισσότερα σχετικά με αυτό, δείτε εδώ πώς το κάνει το Facebook ανάλυση δεδομένων.
Διαβάστε περισσότερα: Τα προφίλ ανηλίκων στο Instagram θα αναγνωρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη
δείτε περισσότερα
Το WhatsApp beta προσφέρει νέα διαμόρφωση για τη διαχείριση καναλιών
Απειλή για το Netflix: Η δωρεάν υπηρεσία της Google ανταγωνίζεται τη ροή
Υπάρχουν αρκετοί πόροι που χρησιμοποιεί το Facebook για να μπορεί να συλλέγει δεδομένα χρηστών για να δημιουργήσει στη συνέχεια μετρήσεις που θα αποκαλύπτουν τις προτιμήσεις και τα ενδιαφέροντα των χρηστών. Πώς ακριβώς το κάνουν όμως; Αν αυτό είναι και μια ερώτηση για εσάς, δείτε εδώ τις πιο συνηθισμένες μεθόδους που χρησιμοποιεί το κοινωνικό δίκτυο.
Αναγνώριση προσώπου
Κάθε φωτογραφία που δημοσιεύετε στο Facebook και το Instagram υπολογίζεται στις βάσεις δεδομένων του Facebook. Επιπλέον, όταν συλλέγει αυτές τις φωτογραφίες, το Meta χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη για να δημιουργήσει μοτίβα χαρακτηριστικών στα πρόσωπά μας και στη συνέχεια να εκτελέσει αναγνώριση προσώπου. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αποτροπή δημιουργίας ψεύτικων λογαριασμών με φωτογραφίες κάποιου άλλου.
Ανάλυση κειμένων
Όποιος πιστεύει ότι μετά την επανάσταση του βίντεο στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, το Instagram ή το Facebook σταμάτησαν να αναλύουν κείμενα κάνει λάθος. Εξάλλου, το μεγαλύτερο μέρος του περιεχομένου στο δίκτυο είναι σε μορφή κειμένου, είτε είναι σχόλια, λεζάντες φωτογραφιών και έρευνες. Σε αυτήν την περίπτωση, όλες αυτές οι λέξεις θα χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση του προφίλ σας και την κατανόηση των προτιμήσεών σας στα δίκτυα.
Προειδοποιήσεις ευαίσθητου περιεχομένου
Αυτό είναι ένα σημείο μεγάλης διαμάχης για τους χρήστες του Facebook, οι οποίοι δεν συμφωνούν πάντα με αυτές τις προειδοποιήσεις. Ωστόσο, το κοινωνικό δίκτυο κατηγοριοποιεί το περιεχόμενο ως ευαίσθητο μετά από μεγάλο όγκο παραπόνων χρηστών και αυτός είναι επίσης ένας τρόπος συλλογής δεδομένων και δημιουργίας μετρήσεων.
Ανάλυση συμπαθειών και δέσμευση
Τέλος, έχουμε την πιο παραδοσιακή μέθοδο, με την οποία είναι εξοικειωμένοι οι περισσότεροι, η οποία λαμβάνει υπόψη τα likes, τα σχόλια και την αφοσίωση του δικτύου στο σύνολό του. Με αυτά τα δεδομένα, το Facebook θα μπορεί να κατανοήσει τις προτιμήσεις των χρηστών του να επενδύσουν σε περιεχόμενο που γίνεται πιο εύκολα viral.
