随着社交媒体的火爆程度愈演愈烈，有人已经将它定义为第四维空间。同其他的交流模式相类似，人们利用社交媒体平台发表观点、寻找有用信息并可以对任何事物发表评论和推荐。因此越来越多的企业也开始利用社交媒体产生的信息，构建分析项目。但是缺少成功案例以及基础的框架是社交媒体分析的一大弊端。同其他的一些新兴技术相同，神话往往并不像看上去那么光鲜。本文中就将介绍一些关于社交媒体分析的错误观点，希望能够对企业制定策略提供一些帮助。

　　1、社交媒体分析数据大多来自于微博站点或者社交网络平台。

　　通常来说，市场推广人员在社交媒体中找到了一片新的天地，他们不断推出新的有创意的方式，因此消费者可以从各种应用中获得更多的信息以满足需求。然而，你需要牢记社交媒体分析的范围远不止微博以及社交网络(如校内网)这么简单，许多企业在进行分析项目时，对这一观点还并没有提起足够的认识。咨询机构专家表示，目前企业大多数只专注于人们对其品牌的口碑如何，而其实最关键的应该是通过社交媒体分析，来真正理解消费者的需求是什么。

　　2、社交媒体分析能够取代传统的问卷调查

　　社交媒体分析往往被视为是传统问卷调查的替代品。人们对于问卷调查的态度是成本高、费时以及难以掌控，而社交媒体分析近乎于实时的特性让市场人员对其趋之若鹜。但是反过来想一想，传统的问卷调查不存在匿名性质的偏差，而这一点正是社交媒体平台的弊端。此外，抽样统计学方法使得问卷调查更能科学地代表受访人的真实感受，而社交媒体分析在这一方面还显得不成熟。专家表示，在社交媒体分析平台中，如果90%的客户对一款产品表示满意，而剩余10%的人将对结果产生更大的影响，因此传统调查问卷与新兴的分析技术相结合才是解决问题的最佳方式。

　　3、专家意见只来自于大厂商

　　虽然大厂商想让你接受这一观点，但事实上在社交媒体分析市场中，还存在着不少的小型厂商，他们也会提供不错的技术产品。大型厂商往往会将社交媒体分析作为BI系统的附加功能，而小厂商会根据具体的需求来提供一套解决方案。事实上，目前业界的许多案例都是源自于小型厂商的技术产品。

　　4、云中的社交媒体分析是件麻烦事儿

　　现实生活中，基于云的社交媒体其实是最靠谱的，特别是针对中小企业来说。安全性考虑使得金融机构以及政府机关在将数据放到云中时显得犹豫不前，进展十分缓慢。但是对于他们来说，社交媒体分析是一个不错的出发点。

　　5、社交媒体分析本质上讲是一个完整的解决方案

　　社交媒体分析不能分析结构化数据。选择有用的数据就像是在寻找天然的金刚石一样困难，更不用说合理利用数据解决问题。在这其中，文本挖掘将扮演一个重要的角色。

　　此外，数据质量问题也是非结构化数据的一大挑战。文本挖掘已获得唯一版本的事实，将是非常困难的事，其中也会引起数据质量的问题。因此，社交媒体分析不能够单独成为一套完整的数据管理解决方案，其中结构化数据以及数据质量等问题还需要传统工具进行管理。