從曾國藩到行為大數據（車品覺）
BehaviorMatrix網站圖片
江湖奇書《冰鑒》有人說是晚清名臣曾國藩的「刷面識人」心得，此書承接着荀子《非相篇》的精華，強調相形不如論心。所謂論心即是從收集一個人的行為訊息來判斷他的意志、情緒、涵養及心計的表現。想知道為什麼我認為這是發展行為大數據的機會點，我想用楚莊王參謀的一句話來總結：「臣非能相人也、能觀人也、能觀人之友也。」大數據時代的思考方法就是要了解一個人的行為，不是簡單地看，而是有計劃地多角度觀察，甚至要觸類旁通地觀察。
探測情緒 助提升廣告效用
我們的言語就像面部表情一樣，透露出我們的感受。最近BehaviorMatrix這家公司發布了新一代的數據產品，以幫助理解交流和決策背後的情緒。該產品提供的情緒訊號探測功能，通過上下文分析及一系列來自不同數據來源的交流對話，追蹤情緒的反應鏈，並透過識別參與交流的人群模糊網絡，發現誰是真正有影響力的人，使得我們不僅知道人們在討論什麼，而且知道他們為什麼會有這樣的感受，是什麼在影響他們，以及驅動他們的意見和決策的情緒是什麼。
同時，該產品在分析出情緒之後，也將預測這樣的情緒下可能產生怎樣的行為。據稱，這個情緒訊號處理系統是該領域的第一家，該平台收集來自300萬不同來源的數據，包括社交媒體、新聞、博客、論壇、調查，甚至廣播電視字幕、印刷刊物及報紙。其應用領域包括客戶服務品質的提升、品牌意識、新產品開發、廣告效果分析等等。
BehaviorMatrix曾分享一個案例，分析一則製藥公司針對家庭客戶的電視廣告中，增加一個新角色所引起的觀眾情緒，結果發現該角色對品牌的作用是負面的。角色本身和出現的頻率都引起了觀眾反感，對品牌造成破壞作用。
製藥公司希望通過這樣的情緒分析，發現在電視廣告中怎樣的情緒將觸動觀眾渴望購買該藥物。而這款情緒分析產品在技術上超越了目前常用的語義分析，用一種類似人腦的方式進行自然語言處理，能夠理解文字背後細微的情緒情感。
曾有一個國學大師向我說，其實我們是同行。我驚訝地問老先生為何？他說：「我窮一生精力希望從歷史大文案中找出中國文化的來源，其中的竅門就是利用文案間的共時面、時間鏈、關鍵詞去掌握多角度分析的線索。所以，我們都是還原真相的行家。」
我們都認為，還原是深入洞察的根本。我深信當大數據時代所衍生的多媒體資料愈豐富，科技識別的能力愈精細，場景的定位更明確，數據從收集到使用的規範化都有助未來的分析更具追索及關聯性。在前例中，如果語音、筆跡、面部表情皆成為情緒計算的一部分，我相信今天我們見到的，都只是冰山一角。
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