Social-Media Plattformen gewinnen bei Nutzern weiter an Relevanz und Bedeutung. Auch bei der Mikroblogging-Plattform Twitter ist diese Entwicklung erkennbar: Die Anzahl der weltweiten aktiven Nutzer wird von derzeit 310 Millionen bis zum Jahre 2018 auf voraussichtlich über 380 Millionen steigen ( vgl. eMarketer 2016, Twitter 2016), was einem Nutzerwachstum von 22% entspricht. Dabei werden bereits jetzt jede Sekunde 7077 Tweets versendet. Das Tagesvolumen bildet eine Gesamtzahl von über 611 Millionen Tweets (vgl. Lahuerta-Otero & Cordero-Gutierrez 2016, S. 575).
Nutzer produzieren dabei die unterschiedlichsten Inhalte. Insbesondere der Prozess des Konsums steht dabei in enger Beziehung mit dem Prozess des Generierens und Teilens von Informationen (vgl. Zeng et al. 2010, S. 13). Entsprechend entsteht eine Vielzahl unstrukturierter Daten, welche strukturiert und ausgewertet für unterschiedliche Unternehmenszwecke nutzbar sind.
Ein Ziel der Analyse von Daten aus Twitter ist es, Trends zu erkennen und darauf aufbauend Handlungsempfehlungen zu entwickeln (vgl. Stieglitz et al. 2014, S. 91). Dabei steht die möglichst frühzeitige Identifizierung, Analyse und Bewertung von relevanten Veränderungen und Wandelprozessen im Fokus (vgl. Müller & Müller-Stewens 2009, S. 4). Diese zu ermitteln, ist die Funktion eines Trendmonitoring-Prozesses. Twitter eignet sich aufgrund seiner Funktionalitäten und Dynamik besonders für diesen Zweck und fungiert praktisch als Seismograph zur Erkennung von schwachen Signalen (vgl. Gentsch & Zahn 2010, S. 124).
Ziel dieser Arbeit ist es, diese zu identifizieren und durch weitere Analysen zu verifizieren, um Trends zu erkennen, die für Unternehmenszwecke nutzbar sind. Dabei wird ein Prozess vorgestellt, der es ermöglicht die Inhalte systematisch zu analysieren und Anforderungen definiert, die nötig sind um die Erkenntnisse für unterschiedliche Marketing-Zwecke nutzbar zu machen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Relevanz des Themas
1.2. Forschungsstand
1.3. Ziel und Gang der Untersuchung
2. Konzeptionelle Grundlagen
2.1. Soziale Netzwerktheorie und -Analyse
2.2. Trendentstehung und -Verbreitung
3. Twitter-Analyse zur Trendidentifizierung
3.1. Datenscanning
3.1.1. Ermittlung und Quantifizierung von Keywords
3.1.2. Strukturierung und Verknüpfung
3.2. Qualitative Auswertungen
3.2.1. Sentimentanalysen
3.2.2. Ermittlung komplexerer Themenfelder
3.3. Analyse von Netzwerkstrukturen
3.3.1. Relevanz und Ermittlung relevanter Influencer
3.3.2. Operationalisierung der Einflussstärke
4. Implikationen für die Anwendung
4.1. Bewertung und Analyse der erhobenen Daten
4.1.1. Identifizierung unternehmensrelevanter Trends und Treiber
4.1.2. Entwicklung von Prognosen und Szenarien
4.2. Ableitung von Handlungsempfehlungen
4.2.1. Anpassung bestehender Leistungen und Prozesse
4.2.2. Entwicklung innovativer Leistungen
4.3. Probleme und Grenzen
5. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit adressiert die Forschungsfrage, wie beim Trend-Monitoring auf Twitter vorzugehen ist und welche Anforderungen erfüllt werden müssen, um die gewonnenen Erkenntnisse für betriebswirtschaftliche Zwecke nutzbar zu machen.
- Grundlagen der sozialen Netzwerktheorie und Trendverbreitung.
- Methoden des Datenscannings und der Trendidentifizierung auf Twitter.
- Qualitative Verfahren wie Sentimentanalyse und Themenfelder-Ermittlung.
- Analyse von Netzwerkstrukturen zur Identifizierung von Influencern.
- Implikationen für Produkt- und Prozessoptimierung sowie Innovationsmanagement.
Auszug aus dem Buch
3.1.1. Ermittlung und Quantifizierung von Keywords
Ein erster Überblick über aufkommende Themen gibt die Häufigkeit der Nennungen von Hashtags und Keywords sowie dessen Entwicklung im Zeitverlauf. Durch die Ergebnisse wird ersichtlich, welche Hashtags und Keywords auf Twitter besonders stark diskutiert werden sowie auch Inhalte erfasst, die Anhaltspunkte liefern, welche Bereiche detaillierter mit qualitativen Analysemethoden zu untersuchen sind (vgl. Grothe & Maisch 2010, S. 142). Die Analyse von Schlüsselwörtern und deren sprunghaften Anstieg, innerhalb eines betrachteten Zeitraums, wird dabei auch als „Burst-Analyse“ bezeichnet (vgl. Heinrich et al. 2012, S. 1149). Dabei ist davon auszugehen, dass verstärkt über Ereignisse berichtet wird und der Informationsgehalt über das Thema steigt, wenn etwas für User von Bedeutung ist (vgl. Kleinberg 2003, S. 375).
Als Keyword wird die kleinste gemeinsame Einheit eines oder mehrerer Themen bezeichnet, welche eine Thematik oder Text zusammenfasst (vgl. Abilhoa & de Castro 2014, S. 310). Keywords gelten bei der Analyse der Daten aus Twitter zwar als kritischer Faktor, bilden aber einen zentralen Einstiegspunkt in das Trendmonitoring (vgl. Stieglitz et al. 2011, S. 72). Wichtiger Erfolgsfaktor dabei, sich nicht auf vordefinierte Begriffe zu stützen, sondern hypothesenfrei Keywords zu identifizieren. Nur so ist das Potential einer validen Trend-Identifizierung vollständig abdeckbar (vgl. Grothe & Maisch 2010, S. 143). Eine Besonderheit auf Twitter ist, dass User oft Hashtags verwenden um den Inhalt einem Thema zu zuordnen. Ist dies geschehen, wird die Identifizierung der Keywords bereits vom Verfasser vorgenommen. Aufgrund unkomplizierter Ermittlung populärer Hashtags - bspw. durch den bereits direkt von Twitter angebotenen Trend-Dienst - sind diese leicht zu ermitteln.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz von Twitter für das Trendmonitoring, den aktuellen Forschungsstand und die Zielsetzung der Arbeit.
2. Konzeptionelle Grundlagen: Hier werden die theoretischen Fundamente, insbesondere die soziale Netzwerktheorie und Theorien zur Trendentstehung, gelegt.
3. Twitter-Analyse zur Trendidentifizierung: Das Kapitel beschreibt konkrete Methoden zur Datenerhebung und -analyse, darunter Datenscanning, qualitative Auswertungen und die Analyse von Netzwerkstrukturen.
4. Implikationen für die Anwendung: Hier erfolgt die Übertragung der theoretischen Erkenntnisse in die unternehmerische Praxis, inklusive Trendbewertung, Szenarioentwicklung und Ableitung von Handlungsempfehlungen.
5. Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und würdigt die Arbeit kritisch im Kontext bestehender Grenzen und Probleme.
Schlüsselwörter
Twitter, Trendmonitoring, Soziale Netzwerke, Trendidentifizierung, Sentimentanalyse, Influencer, Netzwerkanalyse, Business Intelligence, Schwache Signale, Innovation, Datenscanning, Keyword-Extraktion, Diffusionstheorie, Lead-User, Prognose
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der systematischen Nutzung der Mikroblogging-Plattform Twitter zur Früherkennung von Trends für unternehmerische Zwecke.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Felder umfassen die Netzwerktheorie, Methoden der automatisierten Datenanalyse auf Twitter, die Identifizierung von Meinungsführern sowie Strategien zur Anwendung dieser Trends in der Produkt- und Prozessinnovation.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, ein standardisiertes Konzept für das Trend-Monitoring auf Twitter zu entwickeln, das Unternehmen hilft, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und nutzbar zu machen.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus quantitativen Methoden (wie Keyword-Analyse und Burst-Detection) und qualitativen Ansätzen (wie Sentimentanalyse und Netzwerkstrukturanalyse), um unstrukturierte Twitter-Daten zu strukturieren.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die methodische Aufarbeitung der Datenerfassung, die qualitative Analyse der Inhalte und die anschließende Übertragung dieser Erkenntnisse in betriebswirtschaftliche Maßnahmen wie Szenarioplanung und Innovationsmanagement.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den prägenden Begriffen gehören Trendmonitoring, Social Media Analytics, Netzwerkanalyse, Influencer-Identifizierung und die Diffusion von Innovationen.
Warum ist Twitter ein geeignetes Instrument für das Trendmonitoring?
Durch seine Echtzeit-Dynamik, die offene API-Schnittstelle und die große Anzahl an aktiven Nutzern fungiert Twitter als eine Art Seismograph für gesellschaftliche und marktrelevante Trends.
Wie werden relevante "Influencer" im Kontext der Arbeit definiert?
Influencer werden als Meinungsführer und Treiber verstanden, die durch ihre Netzwerkkonstellation und Interaktionsfrequenz einen signifikanten Beitrag zur Verbreitung von Informationen und Trends leisten.
- Citation du texte
- Steffen Nolte (Auteur), 2016, Anforderung und Vorgehen beim Einsatz von Twitter zum Trendmonitoring, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/346935
