Tableau： 您能否描述一下 Health Media Collaboratory 是做什么的？
Glen Szczypka，Health Media Collaboratory 副主任： 我们的使命是让数据为公众利益服务。 在过去十年中，随着互联网的出现、社交媒体的诞生，我们现在时刻都面对着屏幕。
这些数据信息将我们淹没。 而这些信息可能会导致我们做出非常糟糕的卫生选择。 因此，我们想研究数据，驾驭数据，将其用于改善人们的健康。
Tableau： 如果我刚开始从事社交数据分析，我应该注意什么事情？ 针对如何在 Tableau 中使用社交数据，您能否提供一些技巧？
Glen： 您必须首先认识到，社交数据并非井井有序。 不能仅仅因为自己使用了关键词，就认为自己要问的问题会包含在某条推文中。
必须意识到，您查看的推文就是自己尝试研究的行为。 因此，将自己的社交数据导入 Tableau 之前，您就需要对其进行清理。
在推文的前端，您大约可以获得四种来源的信息。 但推文后端可能存在 20 至 25 种不同类型的元数据。
Tableau 可以很好地处理推文。 您可以获取经度、纬度数据。 Tableau 对这些数据的处理效果很好。 您可以将推文发布时所在的位置绘制到这些大群集圆圈中。 对于推文背后的元数据变量，这样的处理效果很好。
Tableau： 您分析的是哪种类型的数据？
Glen： 我们的数据来自多种社交媒体平台，Tumblr、Twitter、Facebook、YouTube 和 WordPress。 我们的下一个平台是 Foursquare。 地理位置对 Foursquare 至关重要，因此我们对即将使用的这一平台感到非常兴奋。 社交数据的环境瞬息万变。 新平台会上线。 一旦新平台上线，我们就会尝试从其中收集数据。
为了找出宣传活动的最佳时机，Health Media Collaboratory 分析了一整年时间内出现提及吸烟的推文。
Tableau： 您如何使用 Tableau 来处理这些社交数据？
Glen： 我们的许多资助机构，比如疾病控制中心、国家癌症研究所，都能看到图表。 他们想要快速获得答案。 他们不想阅读一份 20 页乃至 30 页的报告，他们只想看图表，查看，并通过一些简要的说明来理解图表。
“我们的许多资助机构，比如疾病控制中心、国家癌症研究所，都能看到图表。 他们想要快速获得答案。 他们不想阅读一份 20 页乃至 30 页的报告，他们只想看图表，查看，并通过一些简要的说明来理解图表。
Tableau： 您能否通过一个示例，说明社交数据的可视化可以为您提供何种见解。
Glen： 我们对在 Twitter 上谈论戒烟的人进行了分析。 我们采集了一年的数据并将其绘制成直方图。 您可以看到高峰区。
我们告诉烟草控制组织，“这可能是针对这些人进行宣传的好时机。” 通过观察 Twitter 用户的行为，他们可以有效地使用自己的资源。
Tableau： 社交数据可视化的价值何在？
Glen： 价值在于见解。 您在查看图表时获得的见解。 收集 170 万条推文，将它们按周绘制到直方图上，反映出高峰区，您马上就能有所领悟。 见解油然而生。
我很注重良好的外观。 我认为这非常重要。 在某种意义上，这可能看似徒劳，但我认为数据的呈现方式真的很重要。