I big data sono grandi, per così dire, e la frase in voga è spesso accompagnata da termini associati come data mining, machine learning, intelligenza computazionale, web semantico e social network. Ricerca pubblicata sull'International Journal of Cloud Computing esamina i big data in questo contesto e si chiede in che modo i big data sociali potrebbero essere analizzati al meglio con strumenti all'avanguardia per consentirci di estrarre nuove conoscenze.

I social media e i social network rappresentano una vasta risorsa di informazioni con centinaia di milioni di persone che utilizzano dozzine di strumenti, come Twitter, Instagram e Facebook su base giornaliera e pubblicano miliardi di aggiornamenti, immagini, video e molto altro. Tutte queste informazioni, per la maggior parte accessibili pubblicamente, potrebbero essere estratte per utili conoscenze che, a loro volta, potrebbero essere utili a un'ampia gamma di terze parti in vari tipi di attività, organizzazioni senza scopo di lucro, forze dell'ordine, commercio e marketing, ricercatori in socioeconomia, sanità e molti altri campi.

Brahim Lejdel dell'Università di El-Oued a El-Oued, Algeria, sottolinea che la combinazione di tecnologie per i big data e algoritmi di apprendimento automatico tradizionali ha già portato ad alcune nuove e interessanti sfide per i social media e il social networking. Tra le sfide c'è il modo migliore per elaborare, archiviare, rappresentare e visualizzare i vasti archivi di informazioni rappresentati dai big data.

La nuova ricerca utilizza un approccio ibrido di sistemi e algoritmi multi-agente. Offre quello che Lejdel descrive come un "nuovo approccio in grado di estrarre entità e le loro relazioni dai big data sociali". Questo, suggerisce, consentirà ai ricercatori di estrarre conoscenze significative dai big data. Lejdel sottolinea che la ricerca sui big data e sui social network è ovviamente agli inizi. Ogni piccolo passo nella ricerca ci avvicina alla comprensione e all'utilizzo dei big data e ad affrontare queste sfide.

Nel presente lavoro, propone quello che descrive come "un modello concettuale che aiuta i decisori e i clienti a trovare le soluzioni più rilevanti attualmente disponibili per estrarre, gestire, controllare, analizzare e visualizzare la conoscenza nei social media per una migliore esperienza dell'utente e Servizi."