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
- 3.2. 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 und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Analyse von Twitter-Daten zum Zwecke des Trendmonitorings. Sie untersucht die Anforderungen und das Vorgehen bei der Nutzung von Twitter als Instrument zur Identifizierung und Analyse von Trends.
- Anwendung der sozialen Netzwerktheorie auf die Analyse von Twitter-Daten
- Identifizierung und Analyse von Trends auf Twitter
- Entwicklung eines methodischen Vorgehens zur Trendidentifizierung und -analyse auf Twitter
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Anwendung von Twitter-Trendmonitoring in Unternehmen
- Bewertung der Möglichkeiten und Grenzen des Trendmonitorings auf Twitter
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel dieser Arbeit beleuchtet die Relevanz des Themas Trendmonitoring auf Twitter und stellt den aktuellen Forschungsstand dar. Es wird zudem das Ziel und der Aufbau der Untersuchung erläutert. Kapitel zwei beschäftigt sich mit den konzeptionellen Grundlagen der sozialen Netzwerktheorie und -analyse sowie der Entstehung und Verbreitung von Trends. Im dritten Kapitel wird das methodische Vorgehen zur Trendidentifizierung auf Twitter beschrieben, inklusive der Datenscanning-Methoden, der qualitativen Auswertungen und der Analyse von Netzwerkstrukturen. Kapitel vier zeigt die Implikationen des Twitter-Trendmonitorings für die Anwendung in Unternehmen auf und beleuchtet die Bewertung und Analyse der gewonnenen Daten, die Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie die Identifizierung von Problemen und Grenzen.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Trendmonitoring, soziale Netzwerke, Twitter-Analyse, Sentimentanalyse, Netzwerkstrukturen, Influencer, Trendidentifizierung, Handlungsempfehlungen und unternehmensrelevante Trends. Sie nutzt Methoden der sozialen Netzwerktheorie, der Datenanalyse und der qualitativen Forschung, um ein umfassendes Verständnis des Themas zu entwickeln.
- Quote paper
- Steffen Nolte (Author), 2016, Anforderung und Vorgehen beim Einsatz von Twitter zum Trendmonitoring, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/346935
