Les mégadonnées sont volumineuses, pour ainsi dire, et l'expression à la mode est souvent accompagnée de termes associés tels que l'exploration de données, l'apprentissage automatique, l'intelligence informatique, le Web sémantique et les réseaux sociaux. Recherche publiée dans International Journal of Cloud Computing examine les mégadonnées dans ce contexte et se demande comment les mégadonnées sociales pourraient être analysées au mieux avec des outils de pointe pour nous permettre d'extraire de nouvelles connaissances.

Les médias sociaux et les réseaux sociaux représentent une vaste ressource d'informations avec des centaines de millions de personnes utilisant quotidiennement des dizaines d'outils, tels que Twitter, Instagram et Facebook, et publiant des milliards de mises à jour, d'images, de vidéos et bien plus encore. Toutes ces informations, dont une grande partie est accessible au public, pourraient bien être exploitées pour des connaissances utiles qui pourraient, à leur tour, être utiles à un large éventail de tiers dans divers types d'entreprises, des organisations à but non lucratif, des forces de l'ordre, des commerce et marketing, chercheurs en socio-économie, santé et bien d'autres domaines.

Brahim Lejdel de l'Université d'El-Oued à El-Oued, en Algérie, souligne que la combinaison des technologies de mégadonnées et des algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique a déjà conduit à de nouveaux défis intéressants pour les médias sociaux et les réseaux sociaux. Parmi les défis figurent la meilleure façon de traiter, stocker, représenter et visualiser les vastes référentiels d'informations que représentent les mégadonnées.

La nouvelle recherche utilise une approche hybride de systèmes multi-agents et d'algorithmes. Il propose ce que Lejdel décrit comme une "nouvelle approche capable d'extraire des entités et leurs relations à partir de données sociales massives". Cela, suggère-t-il, permettra aux chercheurs de tirer des connaissances significatives des mégadonnées. Lejdel souligne que la recherche sur les mégadonnées et les réseaux sociaux en est bien sûr à ses balbutiements. Chaque petit pas dans la recherche nous rapproche de la compréhension et de l'utilisation des mégadonnées et de la résolution de ces problèmes.

Dans le travail actuel, il propose ce qu'il décrit comme "un modèle conceptuel aidant les décideurs et les clients à trouver les solutions les plus pertinentes qui sont actuellement disponibles pour extraire, gérer, contrôler, analyser et visualiser les connaissances dans les médias sociaux pour de meilleures expériences utilisateur et prestations de service."