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現(xiàn)有的傾聽工具在價格上存在很大的差距。然而，價格最貴的企業(yè)級傾 聽工具越來越流行。信息量、數(shù)據(jù)整理應用水平、分析的復雜性及人工參與程度決定了傾聽工具的費用。為了闡明差異，我們來看看2011年（美國） 超級碗橄欖球賽社交媒體分析，許多供應商報告了有關 2011 年該賽事的推 文量。這雖然提高了相關公司的形象，但是每個工具收集的量各不一樣，這 一事實可能對整個行業(yè)并無助益。一致意見認為多力多滋公司產(chǎn)生的推文最多，所以它得到的數(shù)量是正確的。只是確認推文量就各不相同，而且在某些 情況下，差異十分顯著。

不同工具獲得的默認信息量各不相同，有些工具只取樣博客和論壇，有 些工具搜集所有它們能找到的博客和論壇（包括很多需要注冊或登錄的論壇），有些利用推文樣本，還有些付費使用 Twitter Firehose提供的所有推 文數(shù)據(jù)，諸如此類。在許多情況下，有數(shù)據(jù)樣本就足夠了，而其他項目可能有必要獲得一切數(shù)據(jù)（例如，有關品牌健康的一般看法 vs 挖掘對一種新藥 潛在副作用的評論—樣本數(shù)據(jù) vs 一切數(shù)據(jù)）。有些工具只處理博客和論壇 數(shù)據(jù)，有些還提供來自主流新聞資源、YouTube、Flicker、社群書簽網(wǎng)站、 推特和臉譜的數(shù)據(jù)。標準的數(shù)據(jù)集包括帖子或帖子及評論，還有些甚至會進 一步對照片和視頻進行語義分析。

對數(shù)據(jù)的探討也十分有趣，特別是在情感分析方面�！逗馨舻囊繇�，糟 糕的引擎》這樣一篇帖子應該歸類為積極的、消極的還是中立的帖子呢？有些工具會根據(jù)事件等級顯示情感，將帖子拆分開來，而不僅是把整個帖子歸 類為積極的、消極的或者中立的帖子。拆分事件等級情感意味著《很棒的音 響，糟糕的引擎》一部分為積極，另一部分為消極，而不是中立或者混合型。這樣區(qū)別解釋十分重要（特別是對于產(chǎn)品部門），因為人們很少只談論 一點。在某些情況下，被提及的內(nèi)容可以被衡量（對引擎的評論比對音響的 評論更值得關注）。博客帖子尤為趨向于是一個思想大融合。根據(jù)帖子等級分析可以發(fā)現(xiàn)大量信息，因此，被歸為中立或被忽視—即使它有可能意義 重大—是不可取的。另一個問題是傾聽工具傾向于對所有帖子一視同仁， 盡管其受眾規(guī)模和影響不同。

不同企業(yè)和不同范疇對工具有不同的要求，因此，適應性隨著目標和需 求變化。方法的復雜性基本上決定了費用的高低，特別圍繞主題識別或情感分析的方法，而且很多企業(yè)正逐漸意識到利用傾聽數(shù)據(jù)對整個企業(yè)的價 值（因此，他們也正逐漸意識到傾聽成本需要整個企業(yè)資助而不僅僅是市場 部門和廣告部門）。然而，如果傾聽可以傳達可執(zhí)行洞察力，那只能通過深入挖掘了解發(fā)生內(nèi)容及發(fā)生原因而獲得見解，那么，傾聽是唯一真正有用的 途徑。