导言
大数据带来的数据化浪潮已经触动传统市场研究的每一个人，尤其是社交媒体数据分析带来的冲击更是直接。普遍认可的几个社交媒体数据和分析的优势是：
1、 数据的丰富性和自主性 社会化媒体数据包含了消费者的购买习惯，用户需求，品牌偏好等，且都是消费者自愿表述的对产品满意度和质量问题的想法，充满了情感因素，我们无需费尽心思的引导消费者参与调查问卷
2、 减少研究的“未知”视角 市场问卷调查有其固有的局限性，那就是你必须明确你的问题是什么。问卷设计者本身有未知的方面，所以在设计问题时会忽略自己的“未知”，但这些“未知”很有可能就是消费者所需要的方面
3、 数据的实时化的特征 不同于以往的发放回收市场调研报告再解决消费者问题，如今可以使营销人员快速发起营销活动，第一时间测试营销新方法，同时可以第一时间确认理解和追踪消费者的反馈
4、 数据的低投入特征 传统的市场调研方式费工费时，而社会化媒体数据的获取则是低投入高回报。使用正确的方法便可以对消费者群体的用户习惯和反馈进行透彻分析。运用社会化媒体监测软件帮助企业在线倾听消费者意见，获取丰富的见解。
这几年对社交媒体分析的高期望促使传统市场研究行业的很多伙伴们去做社交媒体分析，留下的对传统研究也意兴阑珊，困惑写满脸上。我从2000年开始涉入机器学习在营销领域的研究，但由于当时市场研究行业的主流还是以问卷和传统统计分析为主，因此在2004年回到了传统调研领域。当社交媒体和大数据变成热词的时候，我又重新分配了一部分精力到社交媒体数据研究上来。现在我对传统调研与社交媒体分析的认识与5、6年前有很大不同。
社交媒体数据隐藏的一些问题
对社交媒体的期望归期望，但现实就是现实。许多市场研究者和品牌管理者这些年对社交媒体数据的疑问不断：
1、 社交媒体数据中，尤其包含人的社会统计信息中，有多大比例是不真实的？有多少帖子或评论是伪造的？有多少名字背后是真实的人？
2、 社交媒体的使用者真的对总体或者某一类群体有代表性吗？如果是，这一类群体如何定义？这个代表性比传统样本库更有代表性吗？