Big data är stort, så att säga, och buzz-frasen åtföljs ofta av associerade termer som datautvinning, maskininlärning, beräkningsintelligens, den semantiska webben och sociala nätverk. Forskning publicerad i International Journal of Cloud Computing tittar på big data i detta sammanhang och frågar hur social big data bäst kan analyseras med toppmoderna verktyg för att tillåta oss att utvinna ny kunskap.

Sociala medier och sociala nätverk representerar en enorm informationsresurs med hundratals miljoner människor som använder dussintals verktyg, som Twitter, Instagram och Facebook dagligen och publicerar miljarder uppdateringar, bilder, videor och mycket mer. All denna information, mycket tillgänglig för allmänheten, kan mycket väl utvinnas för användbar kunskap som i sin tur kan vara användbar för ett brett spektrum av tredje parter i olika typer av företag, ideella organisationer, brottsbekämpning, de i handel och marknadsföring, forskare inom socioekonomi, sjukvård och många andra områden.

Brahim Lejdel från University of El-Oued i El-Oued, Algeriet, påpekar att kombinationen av stordatateknik och traditionella maskininlärningsalgoritmer redan har lett till några nya och intressanta utmaningar för sociala medier och sociala nätverk. Bland utmaningarna är hur man bäst bearbetar, lagrar, representerar och visualiserar de stora förråden av information som big data representerar.

Den nya forskningen använder en hybrid metod av multi-agent system och algoritmer. Det erbjuder vad Lejdel beskriver som ett "nyt tillvägagångssätt som kan extrahera enheter och deras relationer från social big data." Detta, föreslår han, kommer att tillåta forskare att hämta meningsfull kunskap från big data. Lejdel påpekar att forskningen om big data och sociala nätverk är i sin linda förstås. Varje litet steg i forskningen tar oss närmare att förstå och använda big data och ta oss an dessa utmaningar.

I det aktuella arbetet föreslår han vad han beskriver som "en konceptuell modell som hjälper beslutsfattare och kunder att hitta de mest relevanta lösningar som för närvarande finns tillgängliga för att utvinna, hantera, kontrollera, analysera och visualisera kunskap i sociala medier för bättre användarupplevelser och tjänster."