Программы для автоматизированной конкурентной разведки

Продолжим рассматривать автоматизированную конкурентную разведку (АКР).

Программы, автоматизирующие КР, имеют преимуществом то, что базируются на наработках компьютерной лингвистики и сферы искусственного интеллекта. Мы говорили, что АКР работает не с отдельными словами, а с семантическими комплексами. Комплексы вычленяются специализированными модулями на основе параметров. При этом параметры могут быть как заданными изначально, разработчиками, так и скорректированными в соответствии с потребностью пользователя.

Большинство программ анализирует документы на основе следующих категорий:

●     факт - искомая ситуация (пример: ситуация «голосование на выборах», параметры для вычленения - «участники ситуации» типа кандидат, лидер партии, избиратель);

●     объект – искомые персона или организация (пример: политический деятель, параметры для вычленения - ФИО, синонимы);

●     атрибут - искомая характеристика персоны или организации (пример: «политический профиль персоны», параметры для вычленения – зависят от выбранного факта).

В зависимости от уровня программы, результатом анализа может стать:

●     таблица досье, где факты группируются по атрибутам объектов и таким образом каждая запись содержит точную комплексную информацию именно на заданную тему (RCO Fact Extractor);

●     таблица досье, где отражаются косвенные (не проявленные в тексте напрямую) взаимосвязи объектов (к примеру, это позволяет выявлять причины событий и составлять прогнозы)(XFiles);

●     готовые сравнительные диаграммы и графики (например, какие партии в каких СМИ упоминались, отношение СМИ к обсуждаемым партиям) (Медиалогия);

●     список документов, содержащих искомые факты (Артефакт).

В действительности АКР не дает абсолютно точного и сверхкачественного результата: компьютерная лингвистика и сфера искусственного интеллекта все еще недостаточно развиты. АКР также нельзя характеризовать как «экономичную» концепцию. Во-первых, приобретение самой программы обойдется в несколько десятков тысяч. Во-вторых, не покупая программу и ограничиваясь единичными заказами специализирующейся компании, относительно невысокую стоимость анализа упоминания одного факта/объекта/атрибута придется умножать на несколько сотен раз.

Поэтому на первых этапах разведки использование средств «частично автоматизированной» КР (поисковых систем) можно считать достаточным.

С другой стороны, коэффициент точности АКР не опускается ниже 55%, что  позволяет существенно снизить затраты времени и получить полное представление о конкуренте.

Интересующимся темой конкурентной разведки можно порекомендовать сайт https://it2b-pro.ru/.