做数据分析的人都知道一个道理：只有数据足够全、足够丰富，分析出来的结论才有意义。如果数据本身支离破碎、偏颇不全，那分析结果往往会走偏，既看不出真正的问题，也没法为决策提供什么帮助。正因如此，获取数据往往是整个分析工作的起点，也是最关键的一步。

说到数据来源，社交媒体绝对是绕不开的一座富矿。作为互联网时代最主要的信息载体，社交媒体的形态丰富多样。按照尼尔森的分类方法，社交媒体可以细分为论坛、即时通讯、社区网站、视频共享、维基百科、音乐社区等十七个大类，每个大类下又藏着数不清的平台和应用。当然，随着这些年互联网的快速演变，有些形态已经慢慢淡出了人们的视线，比如轻博客。但总的来说，社交媒体这个盘子相当大，我们普通人在日常生活中几乎每天都会接触大量的社交媒体信息。



正是这些海量的文本数据，给情感分析提供了充足的“养料”。情感分析能够从文本中精准识别出情绪倾向，让营销人员和用户看到文字背后的真实情感。一般来说，情感可以分为快乐、悲伤、愤怒、恐惧、兴奋、有趣乃至于讽刺等多种类型。这里有个有意思的理论：情绪分析领域的经典——罗伯特·普洛特契克提出的情绪进化理论认为，人类其实只有八种基本情绪，其他形形色色的情绪都是由这八种基本情绪混合、衍生而来的。每种基本情绪都有与之相对立的面，两种情绪之间的相似程度又可以分出多个等级，而且任何情绪都能表现出不同的强度。

可问题来了：当需要处理大规模文本数据时，纯靠人工一条条去分析，成本实在太高，这时候就得让机器来帮忙了。像Contextual Semantic Search这类技术就很实用，你只需输入一个特定概念（比如“价格”），它就能从成千上万条信息中快速筛选出与这个概念高度相关的内容。

说完了技术层面，再来看看用户研究这边。用户旅程地图是个工作中经常用到的工具，它把用户使用产品或接受服务的整个过程用可视化的方式呈现出来。这么做的好处是，能清楚地看到用户在哪一步遇到了问题、哪一步感到满意，从而找到产品或服务需要改进的地方。这张地图以时间为主线，按照用户的描述和行为数据来绘制他们的体验经历——用户做了什么、有什么感受、和哪些环节产生了互动。企业通过这种方式，就能从客户的视角看到并评估自己的产品或服务。

每个阶段都有和用户接触的具体场景，确定了这些接触点之后，下一步就是深入分析每个阶段到底发生了什么，找到用户与产品或服务建立联系的关键时刻。

至于用户动机研究，马斯洛的需求层次理论是个绕不开的框架。这个理论把人的需求从低到高分成了五个层次，需求是动机的源头，动机又决定了行为。还有Censydiam模型，它从两个维度来划分人的情感需求：一是“人的社会或个人归属”，二是“人的情感接收或表达”，基于这两个维度把人的情感需求分成了八类。通过定性或定量研究、研讨会、咨询等方式，这个模型能够挖出用户行为和态度背后更深层的动机，帮助产品开发者把产品和用户的内在需求更好地结合起来。

就拿旅游行业来说吧，现在消费者的需求是越来越复杂、越来越难把握了。要想影响消费者的旅游决策，首先得走进他们的内心世界，了解他们的情感需求，弄清楚他们为什么会做出那样的选择。之前有人对马蜂窝、携程、驴妈妈等平台上的数百万条旅游相关文本进行了分析，从中提炼出了旅游消费者的各类情感需求，再用Censydiam情感研究框架把这些需求归为八类。通过用户群聚类分析，又能找到核心的用户群体，清楚各类情感需求用户在整个旅游市场中的占比。这样一来，旅游相关企业就能获得很有价值的决策依据了。