Projekt okładki, stron tytułowych i layoutu
Małgorzata Smogorzewska

Wydawca
Dorota Siudowska-Mieszkowska

Koordynator ds. redakcji
Renata Ziółkowska

Redaktor
Ewa Matyszewska

Koordynator produkcji
Mariola Iwona Keppel

Recenzent

dr hab. Andrzej Kobyliński, prof. SGH

Skład wersji elektronicznej na zlecenie Wydawnictwa Naukowego PWN:
Michał Latusek / konwersja.virtualo.pl

Książka, którą nabyłeś, jest dziełem twórcy i wydawcy. Prosimy, abyś przestrzegał praw, jakie im przysługują. Jej zawartość możesz udostępnić nieodpłatnie osobom bliskim lub osobiście znanym. Ale nie publikuj jej w internecie. Jeśli cytujesz jej fragmenty, nie zmieniaj ich treści i koniecznie zaznacz, czyje to dzieło. A kopiując jej część, rób to jedynie na użytek osobisty.

Szanujmy cudzą własność i prawo

Więcej na www.legalnakultura.pl

Polska Izba Książki

Copyright © by Wydawnictwo Naukowe PWN SA

Warszawa 2017

ISBN 978-83-01-19688-2

eBook został przygotowany na podstawie wydania papierowego z 2017 r., (wyd. I)

Warszawa 2017

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

02-460 Warszawa, ul. Gottlieba Daimlera 2

tel. 22 69 54 321, faks 22 69 54 288

infolinia 801 33 33 88

e-mail: pwn@pwn.com.pl

www.pwn.pl

Spis treści

Wstęp

Podziękowania

1. Człowiek

1.1. Wstęp

1.2. Historia

1.2.1. MyLifeBits

1.2.2. Digital Anthropology

1.3. Reality Mining

1.4. Big Data

1.5. Konsekwencje

1.5.1. Sieć nigdy nie zapomina

1.5.2. Normy społeczne działają

1.5.3. Utrata intymności

2. Biznes

2.1. Wstęp

2.2. Przedsiębiorstwo w erze Big Data

2.2.1. N=1

2.2.1.1. Wstęp

2.2.1.2. Krótka historia Business Intelligence

2.2.1.3. Złota pętla

2.2.1.4. Konkurowanie analityką

2.2.2. Systemy CRM

2.2.2.1. Wstęp

2.2.2.2. Strategie implementacji systemów CRM

2.2.2.3. Analityczny profil klienta

2.2.2.4. Proces personalizacji

2.2.2.5. Analiza profilu i model LTV

2.2.2.6. Problemy budowania modeli analitycznych

2.2.2.7. Systemy CRM a media społecznościowe

2.3. Gospodarka cyfrowa

2.3.1. Wartość informacji

2.3.2. Efekty sieciowe

2.3.3. Źródła przewagi konkurencyjnej

2.3.4. Problem prywatności

2.3.4.1. Wstęp

2.3.4.2. Google Glass – krótkie studium przypadku

2.3.4.3. Przeciwstawne strategie: Facebook i Apple

2.3.4.4. Konkluzje

3. Państwo

3.1. Wstęp

3.2. Imperia cyfrowe

3.2.1. Statystyki – świat i Polska jako przykłady

3.2.2. Facebook

3.2.2.1. Rewolucja 2.0

3.2.2.2. Facebook Data Science Team – 61 milionów

3.2.2.3. Facebook Data Science Team – Epidemia emocji

3.2.2.4. Podsumowanie

3.2.3. Google

3.2.3.1. Wstęp

3.2.3.2. Wykorzystanie metod analizy i eksploracji danych – stan obecny

3.2.3.3. Potencjał analityczny – stan możliwy

3.2.4. Konkluzje i rekomendacje

3.2.4.1. Wpływ społeczny

3.2.4.2. Utrata kontroli

3.2.4.3. Suwerenność cyfrowa

3.2.4.4. Potencjalne scenariusze obrony

3.3. Zagrożenia w cyberprzestrzeni

3.3.1. Rola mediów społecznościowych w prowadzeniu wojny informacyjnej

3.3.1.1. Wstęp

3.3.1.2. Facebook na polu walki

3.3.1.3. Boty w serwisie Twitter

3.3.1.4. Wykorzystanie badań naukowych

3.3.2. Analiza mediów społecznościowych w walce z przestępczością zorganizowaną

3.3.2.1. Wstęp

3.3.2.2. Monitorowanie ugrupowań terrorystycznych

3.3.2.3. Monitorowanie przestępczości w cyberprzestrzeni

Zakończenie

Załącznik: Metody eksploracji danych

Wstęp

Standardowa eksploracja danych

Eksploracja danych tekstowych i przetwarzanie języka naturalnego

Eksploracja sieci społecznych online i mediów społecznościowych

Ograniczenia

Rekomendowana literatura

Źródła wiedzy na WWW

Bibliografia

Przypisy

1. Człowiek

1.2. Historia

1.2.1. MyLifeBits

Tabela 1.2. Wielkość danych, które można zapisać na dysku o pojemności 1 Tera

Dane

Zapisane w ciągu 1 roku

Zapisane w ciągu 1 dnia

Obraz (400 KB JPG)

2,7 x 10^6 obrazów

7,3 x 10^3 obrazów

1 MB dokument

1,0 x 10^6 dok.

2,9 x 10^3 dok.

128 kb/s audio

18,6 x 10^3 godz.

51 godz.

256 kb/s wideo

9,3 x 10^3 godz.

26 godz.

1,5 Mb/wideo

1,6 x 10^3 godz.

4 godz.

Źródło: Gemmell i in. 2006.

Podstawową architekturę systemu oraz rozważane źródła danych przedstawiono na Rysunku 1.2. Podstawowy problem, na jaki napotkano, nie był związany ze składowaniem danych o różnych formatach pochodzących z wielu różnych źródeł[10]. Najtrudniejsze okazało się umożliwienie ergonomicznego dostępu do składowanych danych multimedialnych, ich wyszukiwanie oraz analiza.

Rysunek 1.2. Architektura MyLifeBits

Źródło: Gemmell i in. 2006.

Projekt MyLifeBits przyczynił się do rozwoju autoanalityki i samopoznania poprzez tzw. self-tracking, który polega na monitorowaniu i analizowaniu swoich prywatnych śladów cyfrowych (ciśnienie, waga, temperatura ciała i powietrza, długość snu itp.) za pomocą różnych urządzeń elektronicznych z wbudowanymi sensorami. Celem tego typu monitoringu i analizy zebranych danych ma być lepsze poznanie własnego organizmu, poprawa zdrowia itp.[11]

Rysunek 1.3. Plakat reklamujący seminarium badawcze Digital Anthropology

Źródło: http://courses.media.mit.edu/2003spring/da/.

2. Biznes

2.1. Wstęp

2.2. Przedsiębiorstwo w erze Big Data

2.2.1. N=1

2.2.1.1. Wstęp

2.2.1.2. Krótka historia Business Intelligence

Tabela 2.3. Przegląd wybranych zastosowań BI w zakresie logistyki, finansów i produkcji

Nazwa

Opis

Analiza stanów magazynowych

Badanie rotacji towarów z uwzględnieniem sezonowości w celu ustalenia optymalnego obłożenia magazynu

Analiza sprawozdań finansowych (bilans, rachunek zysków i strat oraz rachunek przepływów pieniężnych) oraz wykrywanie zagrożeń (systemy wczesnego ostrzegania)

Ocena kondycji finansowej, majątkowej i wyników osiąganych przez badaną jednostkę gospodarczą poprzez badanie sprawozdań w zakresie: analizy struktury, dynamiki, analiz wskaźnikowych, badań przyczynowych, analiz regresji i korelacji oraz wielowymiarowych analiz porównawczych

Analiza majątku obrotowego

Analizy wskaźnikowe w zakresie:

• zapasów, np. wskaźnik rotacji zapasów

• należności, np. wskaźnik cyklu inkasa należności

• środków pieniężnych, np. wskaźnik udziału środków pieniężnych w majątku obrotowym

Analiza kosztów

Rachunek kosztów działań (ang. activity-based costing)

Analiza efektywności produkcji

Analiza produktywności w czasie i w porównaniu z normami ze względu na linię produkcyjną, maszynę, zmianę, pracownika

Ranking dostawców

Ranking dostawców w kontekście terminowości i jakości dostaw

Źródło: Surma 2009.

2.2.2. Systemy CRM

2.2.2.1. Wstęp

Przedstawiona wcześniej koncepcja N=1 Prahalada ma swoje bezpośrednie odwzorowanie we współczesnym marketingu. W tym kontekście właściwe jest odwołanie się do historii rozwoju zarządzania klientami – od bezpośrednich kontaktów z klientem indywidualnym (ang. individual customers), przez całościowe spojrzenie na rynek klientów (ang. entire-market customers), po segmentację klientów (ang. segmented customers) i finalnie powrót pierwotnej idei, tj. spersonalizowanej obsługi klienta z wykorzystaniem marketingu interaktywnego (ang. interactive marketing) (Deighton i in. 1996). Według Kumara marketing interaktywny ma następującą charakterystykę (Kumar 2010):

1. Zakres podejmowania decyzji: identyfikacja właściwych klientów i zapewnienie relacji na bieżąco lub w odpowiednim czasie.

2. Zakres analiz: opracowanie całościowej charakterystyki klienta.

3. Czynnik tworzenia wartości: personalizacja i dostosowanie właściwych produktów i usług we właściwym czasie.

Wykorzystanie analiz zachowania klienta ma już relatywnie długą historię w marketingu. Analityczne systemy zarządzania relacjami z klientem (ang. analytical customer relationship management systems) – nazywane dalej systemami CRM – są używane standardowo w sektorze telekomunikacyjnym i bankowym od lat 90. ubiegłego wieku (Shankar, Winer 2006), zarówno w zakresie segmentacji klientów, jak i podejścia spersonalizowanego[19].

2.2.2.2. Strategie implementacji systemów CRM

Realne zastosowania biznesowe systemów CRM są uzasadnione w przypadku spełnienia jednocześnie pięciu warunków koniecznych:

1. Klient jest znany i jednoznacznie identyfikowany.

2. Firma ma zdolność do bezpośredniego kontaktu z klientem oraz do rozpoznania jego potrzeb.

3. Liczba obsługiwanych klientów jest na tyle duża, że uzasadniona jest inwestycja w system informatyczny i jego utrzymanie.

4. Klient dokonuje wielokrotnych zakupów.

5. Oferowane produkty lub usługi można dostosować do potrzeb klienta.

Rysunek 2.2. Strategie budowy systemu zarządzania relacjami z klientami

Źródło: opracowano na podstawie wykładu Normana Chervany z Uniwersytetu w Minnesocie.

3. Państwo

3.2. Imperia cyfrowe

3.2.1. Statystyki – świat i Polska jako przykłady

3.2.2. Facebook

3.2.2.1. Rewolucja 2.0

3.2.2.2. Facebook Data Science Team – 61 milionów

Ponadto zarówno grupie I, jak i II umożliwiono zadeklarowanie uczestnictwa w wyborach poprzez klawisz „Zagłosowałem/am” (patrz klawisz I voted na Rysunku 3.2.). Okazało się, że użytkownicy z grupy I chętniej – o 2,08% – niż grupa II klikali na klawisz „Zagłosowałem/-am” (20,04% użytkowników z grupy I i 17,96% użytkowników z grupy II). Ta część badania opierała się wyłącznie na zadeklarowaniu uczestnictwa w wyborach. Niemniej zespół badawczy miał daleko ambitniejszy cel, a mianowicie określenie, czy te deklaracje miały potwierdzenie w rzeczywistym akcie wyborczym. Listy uczestników wyborów w Stanach Zjednoczonych są informacjami publicznie dostępnymi. Zdobyte w ten sposób dane osobowe wyborców (imię, nazwisko i data urodzenia) zestawiono z danymi osobowymi użytkowników Facebooka podlegających eksperymentowi (średnio 1 na 3 użytkowników został w ten sposób pozytywnie zweryfikowany)[4]. Dzięki tej weryfikacji okazało się, że użytkownicy z grupy I chętniej o 0,39% niż grupa III uczestniczyli w wyborach. Ten istotny statystycznie wynik nie wydaje się wielkim osiągnięciem, niemniej należy pamiętać o efekcie skali. Wyniki badań metod mobilizacji wyborców, na przykład przez kontakt bezpośredni, pokazują ich relatywnie niski wpływ na frekwencję wyborczą i finalne głosowanie. Niemniej, pomimo że działania te dają małe, ale pozytywne efekty, to prowadzone w dużej skali mogą zdecydować o wyniku wyborów. W przypadku omawianego eksperymentu 0,39% z badanej populacji to 237 900 osób, które zostały zachęcone do uczestnictwa w wyborach. Wynik tego eksperymentu pokazuje, że przez aktywne sterowanie informacją w mediach społecznościowych można skutecznie wpłynąć na frekwencję wyborczą^5.

Rysunek 3.2. Komunikat przedstawiany uczestnikom badania

Źródło: opracowano na podstawie Bond i in. 2012.

3.2.2.3. Facebook Data Science Team – Epidemia emocji

W styczniu 2012 roku zespół badawczy składający się z pracowników Facebook Data Science Team oraz Instytutu Komunikacji Uniwersytetu Cornell przeprowadził eksperyment badawczy na losowo wybranych 689 003 aktywnych użytkownikach Facebooka (Kramer i in. 2014). Te kilkaset tysięcy osób było poddanych eksperymentowi mającemu potwierdzić hipotezę o rozprzestrzenianiu się stanów emocjonalnych w sieciach społecznych. Zgodnie z wcześniej przeprowadzonymi eksperymentami laboratoryjnymi, ludzie są w stanie przekazywać swoje pozytywne i negatywne emocje innym ludziom (Hatfield i in. 1993) W przypadku Facebooka badanie epidemii emocji oparto na analizie komunikacji przekazywanych danych tekstowych. W tym celu postanowiono wykorzystać algorytm automatycznie selekcjonujący informacje, które mają się pojawiać na stronach użytkowników (ang. news feed). Wspomniany algorytm zmodyfikowano w ten sposób, aby mógł redukować pozytywne albo negatywne wiadomości docierające do poddanych eksperymentowi użytkowników. Każda potencjalna wiadomość do wyświetlenia podlegała automatycznej analizie treści[6] w celu określenia, czy ma pozytywny, czy też negatywny wydźwięk. W ten sposób można było wpływać na liczbę pozytywnych albo negatywnych treści docierających do użytkowników. W wyniku badania okazało się, że użytkownicy, do których w sposób świadomy redukowano negatywne komunikaty, mieli znacząco statystycznie większą skłonność do tworzenia pozytywnych przekazów i generowali mniej negatywnych informacji niż grupa kontrolna (patrz Rysunek 3.3.). Analogicznie istotnie statystycznie wyniki otrzymano w sytuacji redukcji pozytywnych komunikatów (patrz Rysu-nek 3.3.). Eksperyment potwierdził hipotezę badawczą, że stany emocjonalne mogą podlegać transferowi w sieci społecznej online nawet bez bezpośredniej interakcji, tylko pośrednio przez samą ekspresję stanu emocjonalnego.

Rysunek 3.3. Transfer emocji przez news feed Facebooka

Źródło: opracowano na podstawie Kramer i in. 2014.