社交媒體數據分析在市場審計中的運用

摘 要：社交媒體的迅猛發展，極大改變了企業營銷模式和消費者行為。海量的社交媒體數據蘊含著消費者偏好、市場趨勢等寶貴信息，成為市場審計的重要數據來源。然而，當前社交媒體數據在市場審計中的應用仍面臨數據獲取難、數據質量參差不齊、數據分析方法欠缺等諸多挑戰。審計人員亟須轉變理念，創新方法，充分挖掘社交媒體數據價值，賦能市場審計。在梳理社交媒體數據特點的基礎上，分析其在市場審計中的應用現狀，剖析數據應用面臨的困境，并從健全數據治理體系、創新數據分析方法、加強人才隊伍建設等方面，提出推動社交媒體數據在市場審計中深度應用的優化路徑。應通過構建數據中臺，打通業務條線間的“數據孤島”；聚焦關鍵業務場景，創新數據分析模型，將數據洞見轉化為審計發現；加快復合型人才引進和培養，為數據分析驅動的審計升級提供智力支持。社交媒體數據分析是大數據時代賦予市場審計的新引擎，其在營銷效果評估、輿情分析、消費者洞察等方面大有可為。審計機構應順應數字化浪潮，加快數據分析能力轉型，真正用數據說話、用數據決策，以數據驅動審計變革，助力企業提質增效，推動高質量發展。

關鍵詞：社交媒體；市場審計；數據分析；應用困境；優化路徑

中圖分類號：F239" 文獻標識碼：A" 文章編號：1673-260X（2024）07-0030-03

隨著數字經濟時代的到來，社交媒體已成為人們生活和工作中不可或缺的一部分。據統計，2022年我國社交媒體用戶規模達11.2億，日均使用時長超過2小時。龐大的用戶基礎和高頻的互動行為，讓社交媒體平臺聚集了海量的用戶生產內容（UGC）數據。這些數據真實記錄了消費者的喜好特征、行為模式、情感傾向等，蘊藏著市場趨勢的微弱信號，對企業的生產運營、營銷決策具有重要的指導價值。近年來，越來越多的企業開始重視社交媒體數據的分析應用，將其作為傳統市場調研的有力補充。審計行業如何順應這一趨勢，充分利用社交媒體數據提升市場審計的精準度和有效性，已成為一個亟待探索的課題。審計人員需要與時俱進，創新理念方法[1]，加快將社交媒體數據融入審計工作全過程，用數據賦能審計轉型升級，助力企業提質增效、行穩致遠。

1 大數據時代社交媒體數據的特征及其審計價值

1.1 社交媒體數據的海量性、動態性特征

隨著互聯網特別是移動互聯網的飛速發展，社交媒體逐漸成為網民日常生活中獲取和分享信息的主陣地。據相關機構統計，2022年我國社交媒體用戶規模已達12億，日均使用時長接近2.5小時。龐大的用戶基數和高頻的使用行為，使得社交平臺上每分每秒都在產生海量的文本、圖片、視頻等用戶生成內容（UGC）。以短視頻巨頭抖音為例，其日活躍用戶超過6億，平均每天產生數十億條短視頻內容。如此體量的數據對于理解用戶行為、揣摩消費心理可謂寶貴的信息礦藏，但對數據采集、存儲和計算能力也提出了空前的挑戰。此外，社交媒體數據還呈現出顯著的動態性特征。社交網絡的關系鏈每時每刻都在發生變化，用戶對內容的點贊、轉發、評論行為實時更新，熱點話題的興衰瞬息萬變[2]。這種高度動態性要求審計人員具備實時獲取數據的能力，循環往復、持續跟蹤數據的狀態變化，捕捉其中蘊含的市場風向變化，以動態視角看問題。

1.2 非結構化數據為主，數據質量參差不齊

與銀行交易記錄、財務報表等結構化程度較高的傳統數據源不同，社交媒體數據的非結構化屬性十分突出。以文本類UGC內容為例，它沒有固定的字段和格式，表述方式靈活多樣，或簡短精練，或長篇大論；或純文字表達，或圖文音視頻并茂，這就給數據的詞法語法分析、情感極性判別、主題概念抽取等帶來極大挑戰。再如圖片、小視頻等內容，其蘊含的審計線索往往并不直觀，需要借助圖像識別、目標檢測等前沿算法才能將其“翻譯”為結構化的特征表示，難度不小。數據質量參差不齊也是審計人員面臨的另一大難題。某些平臺存在機器人刷量、虛假評論等亂象，這些注水數據會干擾審計人員對市場狀況的判斷。內容農場批量生產的同質化低質信息也讓人頭疼不已。對此，審計機構須探索切實可行的數據治理方案，建立數據分級分類機制，甄別數據來源的可靠性，并運用反作弊算法過濾虛假數據，用高質量數據武裝市場審計[3]。

1.3 消費者洞察和市場趨勢的重要信息源

社交媒體數據雖有諸多特殊性，但作為消費者態度和行為數據的集中反映，其對市場審計的重要價值不容忽視。社交平臺上的用戶評價數據、網紅帶貨數據、話題討論數據等，都是了解消費者需求、評估品牌表現、研判行業走向的重要信息源。以美妝行業的審計調研為例，審計人員可深度挖掘消費者對各美妝品牌的真實評價，區分正面、負面、中性情感，找出產品被反復提及的優缺點，由此對消費痛點、改進需求了然于胸。再如對平臺網紅的銷售數據進行對比分析，找出銷冠產品背后的熱門元素，把握消費趨勢的風向標。此外，社交媒體上的話題數據也值得關注。話題的傳播時序、熱度分布、參與人群畫像等，都透視著用戶的興趣偏好和行為模式，進而反映細分市場的競爭態勢。審計人員可追蹤重點品牌相關話題的發展脈絡，考察正負面傳播比例，研判品牌聲譽的變化趨勢，為風險防范提供參考。

1.4 助力營銷審計和品牌聲譽管理

社交媒體數據分析在營銷審計中大有可為。隨著社交媒體營銷盛行，評估內容營銷、KOL種草、直播帶貨等新型營銷方式的投入產出比，成為審計人員的重要課題。傳統的問卷調查等方法難以全面評估社交媒體的營銷效果，而社交媒體數據則提供了直接評估用戶互動量、傳播量的新路徑。通過分析不同平臺、不同KOL的粉絲量、點贊量、轉化率等數據，可精準評估投放渠道和載體的性價比，優化營銷組合。用戶在社交媒體上的搜索、瀏覽、討論行為數據也是評估營銷內容引發消費者興趣、影響決策的重要窗口。此外，社交媒體數據分析在品牌聲譽管理方面也有重要應用。通過建立品牌聲譽監測模型，跟蹤重點平臺上與品牌相關的用戶評價數據，可動態評估品牌美譽度，預警聲譽風險。一旦發現重大負面事件，還可利用社交數據回溯事態發酵過程，找出關鍵傳播節點，為應對提供決策參考。案例如某乳企的“蒙牛星座瓶事件”，通過對微博等平臺相關話題數據的深度分析，該公司及時調整了危機公關策略，最大限度控制了負面影響。

2 社交媒體數據審計面臨的主要困境

2.1 體系化的頂層設計缺失，數據基礎較為薄弱

當前，多數企業尚未建立健全社交媒體數據管理的頂層架構，缺乏系統性的政策規劃和制度設計。在數據采集環節，由于缺乏統一規范，不同業務條線、不同部門隨意采集，數據標準不一，數據冗余嚴重。在數據存儲環節，缺乏統籌規劃，數據分散存儲于各業務系統，數據割裂現象普遍。在數據流轉環節，缺乏有效的數據交換和共享機制，業務部門間“數據壁壘”突出，“數據孤島”問題嚴重。同時，由于缺乏嚴格的數據治理流程，社交媒體數據的質量參差不齊，數據的真實性、規范性難以保證[4]。

2.2 分析方法創新不足，數據應用深度有待加強

盡管國內外在社交媒體數據分析領域進行了諸多有益探索，但從整體來看，分析方法仍相對單一，缺乏持續創新。一方面，受制于專業背景局限，審計人員對先進算法模型的認知和使用能力不足，數據分析方法主要集中于傳統的統計分析和可視化分析，對語義分析、知識圖譜、因果推斷等前沿方法運用不足。另一方面，分析方法與審計場景結合不緊密。部分企業熱衷于新技術的堆砌，卻疏于分析業務需求，運用的分析方法難以解決審計實務中的實際問題。

2.3 復合型人才奇缺，專業能力亟待強化

社交媒體數據分析驅動的審計模式創新，對審計人才的數據素養提出了更高要求。然而，當前高水平的復合型審計人才十分匱乏。一是專業背景單一。現有審計隊伍多來自會計、審計等傳統專業，缺乏計算機、統計學、數據科學等專業背景，數據分析與處理技能普遍不足。二是教育培養滯后。高校審計專業教育對數據分析課程重視不夠，實踐訓練環節薄弱，難以培養學生系統的數據分析能力。在職培訓同樣存在短板，針對性、實效性不足[5]。三是人才引進困難。由于缺乏有競爭力的薪酬福利和發展通道，難以吸引數據分析領域的優秀人才加盟，高端人才引進困難。審計隊伍的知識結構難以適應數據分析驅動審計的新要求。受制于專業能力不足，審計人員對海量社交媒體數據的分析運用能力有限，難以深度挖掘數據價值，嚴重制約了社交媒體數據在市場審計中的深入應用。

3 社交媒體數據在市場審計中的應用優化路徑

3.1 夯實數據基礎，健全治理體系

審計機構要從戰略高度重視社交媒體數據治理，成立專門的數據治理委員會，負責頂層設計。制定詳盡的數據管理制度，明確采集、傳輸、存儲、應用等各環節的操作規程和責任人。建立數據質量考核機制，將數據質量指標嵌入績效評估體系。在數據采集環節，要全面評估社交媒體平臺的數據接口性能，針對不同數據源定制采集策略。對頭部平臺可建立定期全量采集機制，對腰尾部平臺可采取抽樣采集方式。在數據清洗上，要針對社交媒體數據的非結構化特點，利用自然語言處理、圖像識別等AI技術，對文本、圖片、視頻等異構數據進行結構化解析和提取。通過算法自動標注數據噪音，人工復核數據質量，保障數據規范性、準確性。數據存儲要因地制宜選擇最優架構。對時效性要求高的熱數據，可使用內存數據庫、NoSQL數據庫等技術，實現毫秒級查詢響應。對訪問頻次低的冷數據，可采用Hadoop、Spark等大數據框架，進行廉價存儲。云平臺、邊緣計算等新興技術也要納入存儲方案的考量范疇[6]。打造數據中臺時，要深入梳理審計業務需求，抽象出標準化的數據服務接口，實現業務應用與底層數據存儲的解耦。要建設高可用、高并發的數據服務層，確保數據實時供給。建立統一的數據質量監測框架，實時監控數據加工流程，對錯誤數據及時預警、處置。此外，數據資源目錄要形成多級分類體系，從審計業務視角對數據進行語義化組織。利用知識圖譜技術，刻畫數據資產間的語義關聯，實現數據資產全景式、圖譜化展示，便于業務人員據此開展數據分析挖掘。

3.2 緊扣業務場景，創新分析方法

在營銷審計方面，傳統的歸因模型難以全面評估社交媒體的營銷價值。要進一步細化歸因邏輯，構建包含展示、點擊、轉化、分享等多環節的歸因模型。引入馬爾可夫鏈、貝葉斯網絡等因果推斷模型，深入刻畫各營銷接觸點對用戶決策的影響。利用增量模型評估各營銷渠道的邊際貢獻，助力營銷預算的動態優化。可嘗試Booking.com的“一次試驗，永久運行”策略，持續開展小規模A/B測試，積累數據化營銷認知。用戶畫像要進一步提升顆粒度。利用社交媒體數據構建用戶知識圖譜，從人口屬性、消費能力、興趣愛好、行為習慣、社交網絡等多維度刻畫用戶特征。運用圖神經網絡等算法，深入用戶行為數據，研判用戶購買意向。利用遷移學習、聯邦學習等隱私計算技術，在不觸及用戶隱私的前提下，打通多源數據，實現全域用戶畫像。利用強化學習持續優化用戶運營策略，在合適的時間觸達合適的用戶[7]。聲譽管理要進一步強化人機協同。充分利用行業專家的經驗，構建聲譽風險因果圖譜，并嵌入因果推理算法，提高風險研判的準確性。建立覆蓋事前預警、事中應對、事后復盤的全流程機制。同時，要加強跨平臺數據關聯分析，實現聲譽風險的“一網打盡”。此外，要關注競爭對手聲譽狀況，納入聲譽管理的對標體系。

3.3 加強隊伍建設，提升專業素養

領軍人才的引進要下“猛藥”。對頂尖人才實行高薪制度，給予持股、期權等中長期激勵，打造責任與利益的捆綁機制。要廣撒英雄帖，在高校設立獎學金，舉辦數據分析大賽，吸引優秀學生加盟。針對復合型人才緊缺的現狀，還要探索“訂單式”培養模式，提前鎖定優質生源[8]。人才培養要強化實戰導向。利用真實業務數據開展案例教學，讓數據分析學以致用。要建立起貫通職業發展全周期的培訓學習體系，形成從初級到專家各層次的系統化課程。鼓勵審計人員參與開源社區，學習前沿算法模型。要鼓勵掛職鍛煉，選派業務骨干到科技企業、高校實驗室學習。建立內外部專家資源庫，形成長效的經驗傳幫帶機制。組織文化要將數據分析作為價值導向。要讓勇于創新、善于用數據說話成為審計人員的行為風尚。要廣泛開展數據分析應用實踐，發掘一批優秀案例，形成示范效應。建立數字化審計創新成果庫，推動數據分析經驗固化為組織知識。要在全組織范圍普及數據思維，開設數據分析公開課，鼓勵跨部門、跨專業的頭腦風暴，形成追求極致、崇尚創新的文化氛圍。社交媒體數據分析是數字化時代市場審計的必然選擇。審計機構唯有在數據治理、分析應用、人才培養等方面持續深耕，以數據思維驅動監管理念、流程方法、組織文化的系統重塑，才能在數字經濟的浪潮中穩健前行，塑造科技引領下的審計新形象。

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參考文獻：

〔1〕高志玥，張皓.審計市場集中度、審計質量與企業創新[J].中國注冊會計師，2021，19（12）：42-47.

〔2〕張敏，李雨新，余佳燕.大數據審計對我國審計市場的影響與應對[J].中國注冊會計師，2021，6（01）：36-40+3.

〔3〕帥安琪.社交媒體數據分析：互聯網和大數據的融合[J].互聯網周刊，2024，3（05）：37-39.

〔4〕王宏，嵇紹國.大數據分析的現實應用及發展趨勢研究[J].信息網絡安全，2021（S1）：134-138.

〔5〕杜治娟，王碩，王秋月，等.社會媒體大數據分析研究綜述[J].計算機科學與探索，2017，11（01）：1-23.

〔6〕趙景欣，岳星輝，馮崇朋，等.基于通用數據保護條例的數據隱私安全綜述[J].計算機研究與發展，2022，59（10）：2130-2163.

〔7〕鄭璐琰.大數據時代電商企業審計風險分析——以蘇寧易購為例[J].中國農業會計，2023，33（21）：131-133.

〔8〕柳佳，張源晏，莊鏡玉.基于數據式審計模式的大數據智慧審計平臺構建研究[J].對外經貿，2023，（10）：28-30+60.

收稿日期：2024-02-26

基金項目：2022年度教育部人文社會科學研究一般項目《智媒時代公共健康危機傳播的輿情風險治理研究》（22YJA860006）