隨著社交網絡的發展進入瓶頸期，其生成的用戶數據的價值已遠遠大於平臺本身。如何將這些數據和內容流量變現，成為Facebook、Twitter及其他社交網站不斷考慮的話題。伴隨著越來越多的廣告商、産品生産商、品牌營銷商對連接社交網絡世界的迫切渴望，用戶數據所蘊藏的價值能量正日漸浮出水面。

　　Facebook

　　完善搜索引擎

　　社交巨頭Facebook和Twitter很早時就開始他們在社交數據領域的掘金之路。

　　2011年5月，Facebook加深了與微軟Bing間的合作，開始利用Bing深度整合Facebook的社交數據庫。到了2012年8月，Facebook在挖掘用戶數據價值的道路上又向前跨了一大步，它收購了曾開發社交分析工具Swaylo的社交數據分析公司Threadsy，這意味著Facebook開始將挖掘用戶數據價值的主動權握在自己手中。

　　“Facebook的價值在於他們掌握了龐大的用戶數據。這家公司將會通過頁面的鏈結、內容還有自家的社交內容來提高搜索引擎的效果。”法國網絡技術公司X-Prime Group的社交媒體經理Christophe Henner清晰地指出了Facebook涉足搜索得天獨厚的先決條件。Facebook CEO扎克伯格也表示，目前Facebook上每天有超過10億個查詢，他們有一個專門的團隊，將為具體用戶打造量身定做的搜索引擎。

　　Twitter

　　細分數據類型

　　不同於Facebook用戶所形成的強關係鏈，Twitter用戶之間的聯絡是一種弱關係鏈，它也更強調自己是一個注重新聞傳播以及話題性內容討論的社交媒體。儘管用戶數量方面不及Facebook，但在很多人看來，Twitter的興趣圖譜優於Facebook的社交圖譜。Twitter的用戶數據所能産生的潛在價值同樣令人驚嘆。

　　在這些用戶數據的挖掘上，Twitter也進行了一系列的探索。不久前Twitter與Salesforce.com簽署了數據管道授權協議，Salesforce因此能訪問所有的Twitter公共數據，這也是Twitter的社交大數據與企業應用直接對接的一個信號。

　　在如何梳理海量數據的問題上，Twitter更是邁出了實質性的一步。該公司數據科學家Edwin Chen透露，Twitter內部希望嘗試一種全新的大數據系統——Spark。Spark是一個基於內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速。這一方法將大大提升Twitter進行數據分析服務的速度。

　　通過過濾用戶歸屬地、發推位置和相關關鍵詞，Twitter建立了一系列定制化的客戶數據流。比如，通過過濾電影片名、位置和情緒標簽，你可以知道洛杉磯、紐約和倫敦等城市最受歡迎的電影是哪些。而根據用戶發佈的個人行為描述，你甚至能搜索到那些在加拿大工廠的外國遊客。如果將社交數據與其他金融數據結合，你甚至能把Twitter變成一個股票交易工具。

　　隱私問題

　　成為最大障礙

　　既然這些數據産自用戶，那麼對用戶隱私的觸及便不可避免，這也是從事掘金用戶數據不可規避的風險。Facebook就曾因通過與數據收集公司Datalogix的合作，跟蹤和使用用戶的數據，並通過分析這些數據來評估Facebook的廣告效果，而引發了隱私維權機構的質疑。

　　在挖掘並使用用戶數據的道路上，用戶隱私的問題成為了制約其進一步發展的最大障礙。

　　當分享已成普遍現象，大數據時代來臨成為大勢所趨，海量用戶數據將製造出巨大的價值早已是不爭的事實。IBM社交分析師瑪麗華萊士表示，在社交媒體網站正在收集越來越多的數據的形勢下，它們或許能找到更好的方式來利用這些數據盈利，並使其取代廣告成為自身提高收入的主要方式。這些社交網站真正的價值可能在於數據本身。

　　相信在不久的將來，如果尋找到既能充分利用用戶數據，又可合理規避對用戶隱私的威脅，社交數據所蘊藏的巨大能量將會徹底被開啟。