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傾聽工具面臨的另一難題是語言歸屬問題。法國人傾向于在后綴為.fr 的域上寫作，而且他們只用法語寫。但是假若你正在加拿大管理一個傾聽項目，你該如何在有效地過濾掉在法國發(fā)布的法語評論的同時保留下在加拿大發(fā)布的法語評論呢？特別是在一個像推特這樣的全球平臺？說英語的人會讓 事情混淆得更嚴重，因為他們發(fā)布在 .com 域上的內(nèi)容可能和他們在本地域上 發(fā)布的內(nèi)容一樣。因此，確定這些英語帖子和評論來自哪一部分是控制傾聽機 器面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。IP 地址、拼寫（如“colour”vs“color”）或參考地方語 境可以幫助機器，但實際上，機器需要進一步的人工參與，以幫助其分類。即 使這樣，也極難確定這是一個愛爾蘭用戶在美國網(wǎng)站留下的評論，或準確判定這是一個住在倫敦的澳大利亞人的推文還是一個住在香港的新西蘭人的部分活 動！各品牌和產(chǎn)品在多個市場出現(xiàn)，地球村的形成使這一切變得尤為復雜。

對于美國市場這不是什么大問題，因為它有規(guī)模。來自其他國家的原樣 內(nèi)容的數(shù)量未必影響美國的結果，但如英國、愛爾蘭、澳大利亞和新加坡這 些小一點兒的說英語國家的市場結果可能會大大受到美國“污染”的影響（或是因缺少可確認結果數(shù)量規(guī)模而受到阻礙）。全面解決這個問題的必由途 徑之一是重新建立共同數(shù)據(jù)資源。從一個位置詳細的網(wǎng)站和配置文件基地出 發(fā)，接著進一步手動標記網(wǎng)站和用戶并將其加入傾聽數(shù)據(jù)庫。傾聽工具不是要瀏覽所有信息并努力確定位置，而是只瀏覽那些位置已預先確定的網(wǎng)站。 這就縮小了可以用于短期分析的對話的潛在規(guī)模和勞動密集型進程，但是在 許多情況下，我們尋找的是具有代表性的數(shù)據(jù)。

實際上，只有一件事比沒有信息更糟糕，那就是擁有錯誤信息。當網(wǎng)上 社交傾聽工具過剩而其數(shù)量仍在繼續(xù)增加時，就有必要考慮更多因素而不僅 僅是價格。數(shù)據(jù)方法、數(shù)據(jù)規(guī)模及提供數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量，這些都是關鍵因素。從長遠來看，現(xiàn)在買入一個便宜系統(tǒng)，然后按照錯誤數(shù)據(jù)行事，比投資 買進一個機器加人工的解決方案花費更高。隨著人工參與（了解業(yè)務、知道 目標的人士認為），經(jīng)過一段時間，機器可以學習。沒有人類理智檢驗，僅憑機器情感分析也許永遠都無法做到真正可信賴和有用。

但數(shù)據(jù)整理的復雜特性不應該讓我們對傾聽感到泄氣，因為傾聽可以應用于若干領域。從對產(chǎn)品設計和策略的洞察力，到對品牌周圍聲音的辨別， 到風險管理解決方案（詳見第九章），再到衡量（詳見第十章），社交傾聽利 用反饋回路，產(chǎn)生的結果可以提高公司的實際業(yè)績。