Павел Лебедев: Метрики, создаваемые в среде social media, заменят классические

Павел Лебедев:
Думаю, что объект все-таки не новый. Исследователи рынка изучают мнения людей, их отношение к тому или иному явлению вне зависимости от того, где эти мнения высказаны. Вопрос в том, в какой они форме. До сих пор история взаимодействия ресечера и респондента развивалась линейно. Сначала были бумажные анкеты, потом аудиозаписи, затем онлайн-анкеты. Но во всех случаях исследователь занимал активную позицию, вторгаясь в личное пространство респондента. При этом он иногда невольно, иногда сознательно, навязывал респонденту свою схему мышления относительно исследуемого объекта.

Скажем, исследователю надо оценить восприятие стола — его высоты, ширины, цвета. Но респондент пользуется совсем иными понятиями — ему важно, сколько людей за этим столом усядется, или какой вес он может выдержать. И как бы тщательно не были подготовлены анкета или гайд (задание на исследование — ред.), их структура вряд ли охватит все многообразие представлений респондентов.

Отсюда ясно, что спонтанные высказывания, если научиться их собирать, классифицировать анализировать, в гораздо большей степени релевантны реальной ситуации, чем выводы «опросных» методов. И методы изучения спонтанных высказываний ставят под вопрос необходимость опросных методик или, как минимум, существенно сужают поле их применимости. В самом деле, если нам важен стол, то мы говорим про стол в тех понятиях, терминах, параметрах, которые для нас, как для потребителей, важны. А о том, что не важно — не говорим.

Павел Лебедев:
Начну с последнего вопроса и сразу честно скажу: не знаю, насколько «профи» меняют реальную картину. Прямых данных нет, есть только «догадки и соображения». Конечно, в Интернете можно писать одно, а делать другое. Но можно выделить «зоны риска». Скажем, заказных публикаций на Яндекс. Маркете, скорее всего, больше, чем в Твиттере. Гораздо больше. Я слабо себе представляю, зачем и кому в последнем нужны заказные посты. Там другая тактика искажения инфополя, диктуемая особенностями соцмедиа. Это может быть массовое распространение той или иной новостной заметки, нагнетание волны, репосты и репосты через ботов. Но и такие сюжеты можно вычислить, потому что, скорее всего, «накрутка» выполняется аккаунтами с очевидно «нечеловеческими никами», с плохо заполненным профилем, цель создания которых очевидна: репосты. Причем, волны последних боты сначала гоняют между собой, что хорошо видно по сравнительной динамике публикаций и репостов.

Павел Лебедев:
Боты ботам рознь. Программы, имитирующие посетителей, но не оставляющие внятных постов, вне нашего поля, можно легко определить как спам и отсеять. Но и продвинутые боты, умеющие «говорить человеческим голосом», пока не страшны: таких программ мало. Я уверен, что при определенном навыке исследователь без труда отличит «живое от мертвого».

Павел Лебедев:
Конечно, нельзя этого исключить, но и появятся и другие методы борьбы с этим злом. Это же стандартная история: броня-снаряд, то одни впереди в этой вечной гонке, то другие.

Павел Лебедев:
.: А вот тут мы попадаем на давно изученное социологами поле. Никакой специфики соцмедиа нет, ровно то же самое происходит и в обычных опросных техниках. Где гарантия, что отвечая на вопросы анкеты, респондент говорит правду? И ладно бы, если он лукавит по поводу возраста и дохода, что бывает в социальных сетях.

У исследователей есть базовая установка, что респондент хорошо знает себя и может вспомнить с какой частотой он покупает ту или иную марку, оценить пять или шесть конкурирующих марок в категории и т. п. Согласитесь, это весьма серьезное допущение. В социальных медиа в таких допущениях нет необходимости: выссказывания обычно спонтанны и носят форму ответной реакции на сиюминутные раздражители. Нахамили в точке продаж — написал в твиттер. Купил красивый девайс — похвастался в фейсбуке. Ну и плюс ко всему существуют исследовательские техники, позволяющие отделять «зерна от плевел». Да, не полностью, но со вполне разумной и достаточно высокой вероятностью. Правда, это требует от ресечера профессиональных знаний и опыта.

Павел Лебедев:
Если бренд, т. е. SMM-щики бренда, говорит с человеком на языке этого человека, то в этом нет ничего плохого. Просто это еще один элемент того информационного поля, которое мы изучаем. Его нужно отдельно проанализировать и сделать выводы.

Язык рекламы вообще должен быть «человеческим», релевантным ситуации, тогда и не придется «вышелушивать» ее из общего контекста. Пока же ситуация развивается так. Скажем, бренд думает о том, как с помощью Интернета заработать денег. Понятно, что для этого нужны посещаемые площадки. И вот появляются соцмедиа, на которых много людей, они там общаются, читают новости, слушают музыку и т. п. Поскольку люди, прежде всего, общаются, то их там много.

Но бренд же хочет заработать денег. И тогда на этих площадках появляются маркетологи и говорят: «А теперь мы загадим все ваше коммуникационное пространство рекламой». Как обыватель я считаю, что это плохо. На моем пространстве не надо гадить рекламой. Мне нужно, чтобы эта реклама, если уж без нее нельзя, была релевантна моим запросам. Она должна встраиваться в мою повседневную жизнь незаметно, помогая мне решать мои задачи и вопросы, представляя для меня ценность. И тогда уже как профессионал я могу сказать, что с такими выборками можно работать, они достаточно однородны.

Павел Лебедев:
А в чем проблема? При анализе социальных медиа вообще нет понятия выборки, как нет его у поискового робота: он обходит все сайты. Просто — все. Такого раньше еще не было.

Классические методики социологических и маркетинговых исследований построены на понятии выборки в условиях, когда невозможно обойти все генеральную совокупность, например, опросить все 140 миллионов жителей нашей страны. И мы опрашиваем их часть, точно определяя число респондентов, социально-демографические показатели и порядок выбора этих людей, «представляющих» остальных, не попавших в выборку. Причем, выборка может быть не так уж и велика: для стандартной погрешности в 5% достаточно опросить чуть более полутора тысяч респондентов.

В случае соцсетями у нас нет ограничений. Мы можем — и реально это делаем — получить нужную информацию не выборочно, а полностью. Поисковики уже давно наладили алгоритм «обхода Интернета», так что вопрос не в том, как обойти, а как каталогизировать. И если, допустим, какие-то сайты (источники информации) по какой-то причине выпадают, то это вопрос не к выборке, а к качеству поиска, т. е. к работе поисковой машины.

Другими словами, это перепись населения в ситуации, когда представитель Росстата действительно приходит в каждый дом. Если же какие-то дома выпали, то это не ошибки построения маршрута движения переписчиков, а неточности карты.

Павел Лебедев:
Не будем спешить. Поисковики, конечно, соберут в выборку все высказывания, проблемы начинаются дальше. Когда мы начинаем с ними работать, то тут же оказывается, что отсутствуют хорошие механизмы для определения тональности мнений. Приходится вместо машины использовать человека. И вот тут возникают выборки, группировки источников и т. п.

Когда у нас есть 100 -200 тысяч упоминаний какого-то объекта, мы понимаем, что вручную их все обработать сложно и долго. Но у нас есть источники высказываний, т. е. соцсети: ЖЖ, Твиттер и т. д. Дальше мы можем из них сформировать выборку в соответствии с классическими законами, учитывающими долю каждой соцсети, той или иной аудитории и проч. И вот тут действительно можно обеспечить случайность попадания того или иного высказывания в анализируемую выборку. Соответственно, можно посчитать и классическую ошибку выборки.

Павел Лебедев:
Лакуны есть, с этим трудно спорить. Но раз люди не говорят на какие-то темы, значит, они просто неинтересны. Соответственно, они не влияют на общественное мнение, которое мы, собственно, и изучаем.

Павел Лебедев:
И тут то же самое: не говорят, значит, все нормально — не о чем говорить.

Павел Лебедев:
Довольно редко бывает, чтобы совсем никто не говорил на нужную тему. К тому же — представьте, как совпало — заказчики любят темы, интересные многим. Но даже, если так получится, что спонтанных высказываний не будет или будет немного, никто не запрещает нам провести классический опрос — в тех же соцсетях. Скажем, если кто-то высказался на похожую с нашей тему, мы можем попросить ответить на вопросы анкеты. Таким образом, мы совмещаем оба метода.

Павел Лебедев:
Да, но вариаций много: можно собрать людей на фокус-группу — онлайновую или оффлайновую. Можно их опросить с помощью анкеты. Как альтернативный вариант, можно проанализировать профили (т. е. соц-дем) людей, которые высказывают те или иные мнения на заданную тему или не высказывают их вообще.

Павел Лебедев:
Я бы использовал другие дескрипторы: действия в изученной и стабильной обстановке и в условиях «открытия новых земель». Одни и те же люди, обладающие профессиональными знаниями, по-разному действуют в этих условиях. Надо различать две вещи: профессионализм и действия в новых условиях. Это не антонимы. Профессионалы действуют по-разному, находясь в понятной, давно известной ситуации и в условиях «пойди туда-не знаю куда, принеси то, не знаю что». В любом случае, их знания востребованы, но применяются они по-разному. Фраза Эйнштейна — это шутка гения, не более того. Она верна, но надо уметь ее прочесть.

Павел Лебедев:
Чаще всего, профанацией. Впрочем, то же самое происходит повсюду. Когда стало легко писать музыку, появились псевдомузыканты, когда легко стало снимать видео, появились псевдооператоры. Из того же ряда и большинство блоггеров. Впрочем, еще Лев Толстой заметил, что развитие книгопечатания ведет к распространению невежества. Так что тренд не новый.

Павел Лебедев:
Я бы не стал вот так просто навешивать ярлык дилетанта тем, кто занимается исследованиями в новых медиа, не имея социологического бэкграунда — у них пока другие цели, и работы хватает. Пока они заняты отслеживанием эффективности рекламных кампаний и поддержкой «обратных связей»: коммуникациями в соцмедиа, включая и оперативную реакцию на негативные высказывания («книга жалоб»). Это может быть полезно, особенно, для локальных брендов, однако потенциально возможности социальных сетей для исследований гораздо шире.