Fizziology：依附于社交网络的数据分析公司

近来是电影旺季，大片是一部接着一部，比如说《复仇者联盟》在周末首映就狂揽了 2.07 亿票房。每一部大片的上映会取得怎样的票房成绩，是电影行业非常关心的话题。按照传统，人们都会通过电话调查以及典型群众来预测一部电影的最终成绩。那么在这个社交网络的时代，有没有其他更好的方法来完成这个任务呢？

答案是肯定的。

Fizziology 就是一个专注于社交网络数据分析的公司。以电影行业为例，它将 Facebook、Twitter、以及博客认作世界上最广阔的典型群众，通过分析这些平台上人们对电影的评价，从中得出相关结论，甚至预测一部电影的最终成绩。今年是 Fizziology 成立的第三个年头，而它已经通过这项业务赚了很多桶金。

Fast Company 对 Fizziology 的创始人 Ben Carlson 进行了采访，从这次采访中我们也了解到关于 Fizziology 这个公司的独特之处。

Carlson 认为 Fizziology 与其他的社交智能平台（比如 Trendrr）不一样。他认为两者的区别在于：Trendrr 这类社交智能平台仅仅是帮助客户整合互联网上的相关信息，比如人们对品牌的评价等，然后将这些信息整理成图表，供客户参考；而 Fizziology 所做的要更进一步，他们不仅整合信息，还会通过分析信息得出结论，将其转化为可行的商业决策。

比如，在电影开拍之前，通过分析告诉制片公司这部电影最适合的演员是谁；又或者在电影播出之后，找出电影中最吸引观众的亮点，让电影公司在后期宣传中加强这部分的宣传。

Fizziology 的独特之处除了商业模式的差异化外，还有相比其他社交智能平台更高的准确度。据官方介绍，其准确度高达 95%。而其中的秘诀就在于它在信息分析这个流程之中使用了人工分析，而不是单纯的算法。这一点甚至可称得上是最重要的因素，再智能的算法，也没办法跟人类一样精确分析他人的情感。Carlson 在采访中提到单单依靠算法是不行的：

算法这东西有时候会让人笑掉大牙。有时候你会看到一些语句被标记为 “积极”，但对任何一个人来说，那些语句很明显是 “消极” 的。举一个简单的例子，如果一条 Tweet 的内容是 “这部电影真棒 #讽刺（sarcasm）” 这样的 Tweet 如果用算法来分析，很有可能会被标记为 “积极评价”。每时每刻 Fizziology 都会有 8 到 15 个分析人员在岗分析样本，他们会将人们的评价用 “积极”“消极”“复杂”“中立” 来标记，除此之外，他们还会认真挖掘信息之中的深层含义。

随着时间的推移，Fizziology 的数据库会越来越庞大，计算公式也越来越智能，准确率也会越来越高。关于将来的发展，Carlson 表示会继续推出新的产品，并将开展国际化的业务。

社交网络的大潮还远远没有结束，类似 Fizziolgoy 这类依附于社交网络的公司也会越来越多。对社交网络来说，这是凸显价值的一种方式；依附于社交网络的公司，在利用社交网络的过程中也实现了自身的价值创造。而在这个互惠互利的过程中，整个行业才能健康地超前发展。