30 research outputs found

    Analysemethoden, AnwendungsfÀlle und Werkzeuge des Social CRM

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    Der Forschungsbericht enthĂ€lt studentische Arbeiten zu Analysemethoden, AnwendungsfĂ€llen und Technologien des Social Customer Relationship Management (CRM). Die einzelnen BeitrĂ€ge betrachten das Konzept eines integrierten Social CRM aus verschiedenen Perspektiven und anhand konkreter Beispiele. Grundlage des Forschungsberichts sind Ergebnisse aus zurĂŒckliegenden Forschungsprojekten des Instituts fĂŒr Wirtschaftsinformatik und des Seminars Enterprise Systems 2 an der UniversitĂ€t Leipzig.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis V Tabellenverzeichnis VII AbkĂŒrzungsverzeichnis VIII Vorwort XI Konzeptionelle Grundlagen Olaf Reinhold Von der Social Media-Nutzung zum Integrierten Social CRM: The-matische EinfĂŒhrung und Strukturierung des Arbeitsheftes 3 Analysemethoden Hans-Georg Wu Text Mining im Social CRM 15 Franziska Suchy AnalyseansĂ€tze im Social CRM 29 Martin Lebik Methoden zur Ermittlung von Influencern 41 AnwendungsfĂ€lle Eva Kahlert Einsatz und Nutzen von Social Media in einem KMU am Beispiel des Outdoor-Unternehmens tapir 63 Veronika ProchotskĂĄ Szenarios zum PrĂ€senzaufbau im Social CRM 83 Ana Maria Cerlinca Social Media Monitoring und Dashboards zur UnterstĂŒtzung universitĂ€rer Prozesse 97 Richard StĂŒber Die Social Media-Nutzung einer deutschen und einer brasiliani-schen UniversitĂ€t im Vergleich 111 Werkzeuge Marcel Fischer ProzessunterstĂŒtzung durch SCRM-Werkzeuge 125 Tom Roick Systeme zur Ermittlung von Influencern 135 Jonas Buch SCRM-UnterstĂŒtzungssysteme zum PrĂ€senzaufbau im Social Web 147 Datenmanagement im Social CRM Mattis Hartwig Data Aggregation in Social CRM 165 Karsten Stöcker Vergleichende Betrachtung der Application Programming Interfaces sozialer Netzwerke 175 Anhang - Poster 18

    MIKE – Medien, Interaktion, Kinder, Eltern : Ergebnisbericht zur MIKE-Studie 2021

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    Das Kapitel "Zusammenfassung und Schlussfolgerungen" ist im Bericht zusĂ€tzlich in französischer und italienischer Sprache integriert.MIKE steht fĂŒr Medien, Interaktion, Kinder, Eltern. Die Studie wird seit 2015 im Zweijahresrhythmus durchgefĂŒhrt und gibt ein reprĂ€sentatives Bild ĂŒber das Medienverhalten von in der Schweiz lebenden Kindern im Primarschulalter. Im Jahr 2021 wurden insgesamt 1059 Kinder und 597 Elternteile befragt. Ein Auszug aus den Ergebnissen: Spielen, Sport und soziale Kontakte prĂ€gen die Freizeit von Primarschulkindern in der Schweiz. Erst dann folgt mit Gaming eine digitale TĂ€tigkeit. Die neue MIKE-Studie zeigt zudem, dass das Mediennutzungsverhalten der Sechs- bis DreizehnjĂ€hrigen trotz erhöhter Nutzung wĂ€hrend der Coronapandemie wieder auf einem Ă€hnlichen Niveau wie zuvor ist. Die erhobenen medialen und nonmedialen FreizeittĂ€tigkeiten von Kindern und Eltern werden jeweils nach folgenden Merkmalen analysiert: Alter, Geschlecht, Sprachregion, Herkunft, sozioökonomischer Status, UrbanitĂ€tsgrad und Familiengrösse. Die MIKE-Studie liefert ein solides Fundament an reprĂ€sentativen Befunden fĂŒr verschiedene Institutionen und Behörden sowie fĂŒr Privatpersonen

    Extraktion und Auswertung von Geodaten aus Sozialen Netzwerken als Element der BĂŒrgerbeteiligung in kommunalen Belangen der Hansestadt Rostock

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    Im Rahmen dieser Arbeit ist eine Methode entwickelt worden, die es sowohl in einer hinsichtlich Twitter nachrichtenarmen Region wie der Hanse- und UniversitÀtsstadt Rostock als auch im deutschsprachigen Raum ermöglicht, Tweets auf einer lokalen Skale zu verorten, sie vordefinierten Themen zuzuordnen und hinsichtlich Stimmungen und Trends zu analysieren. Aus der spatiotemporalen Kombination der Daten lassen sich so direkt Handlungsempfehlungen bei Extremereignissen oder Veranstaltungen ableiten.Within this work, a method has been developed which is able to geolocate tweets on a local scale, assign given topics and analyze them for trends and moods. It is special that this is settled in a German speaking area and a region with a low tweet density, the Hanseatic and university city of Rostock. Through the connection to the analogue world, valuable information can be generated and transferred from twitter. With this application it is possible to derive real time recommendations for action case of social events or extreme events

    Sprachanalyse terroristischer Gruppen in sozialen Netzwerken

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    Die vorliegende Arbeit widmet sich der Fragestellung, inwieweit sich Personen, die einer bestimmten Ideologie zugeneigt sind, anhand ihres Sprachgebrauches identifizieren lassen. Um dies zu beantworten, werden auf Basis verschiedener korpuslinguistischer Verfahren Indikatoren erarbeitet, die zu einer gesamtumfassenden Analysestrategie fĂŒhren, um relevante Zielgruppen anhand ihres Sprachgebrauches zu identifizieren, zu skalieren und damit vergleichbar zu machen. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese korpuslinguistischen AnsĂ€tze auf die Gruppe des Islamischen Staates und deren Sympathisanten in sozialen Netzwerken angewendet und durch ergĂ€nzende Techniken wie statistischer Signifikanzanalyse und Sentimentanalyse erweitert. DafĂŒr werden die offiziellen Propagandamagazine des Islamischen Staates, Tweets von deren Sympathisanten und Tweets einer dritten neutralen Gruppe anhand mehrerer Indikatoren auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede hin untersucht. Diese Analysen zeigen, dass der Sprachgebrauch der Sympathisanten durchgehend Ă€hnlicher mit dem des Islamischen Staates ist, als dies bei der neutralen Gruppe der Fall ist. GestĂŒtzt werden diese Ergebnisse auch durch die Signifikanz- und Sentimentanalysen. Es zeigt sich also, dass der Sprachgebrauch bestimmter Gruppen skalierbar und damit analysierbar ist, was in Bezug auf Counter-Terrorism und wachsende AktivitĂ€ten von Terrorgruppen im Internet neue Möglichkeiten bietet

    Die Verwendung von Emojis in der Konsumentenkommunikation – Eine stimmungsanalytische Betrachtung von Kurznachrichten im Social Web

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    Social media platforms as enabler for real time and many-to-many communication play an important role in the analysis of consumers’ opinions, attitudes, moods, and behaviors towards brands. Emojis as a non-verbal, explanatory and emotional component are increasingly used for a more expressive online communication. While current emotion mining tools only focus on text analysis, we are the first who conduct an automated sentiment analysis of brand-related tweets containing emojis in addition to text. Within the scope of our master thesis at the marketing faculty at University Duisburg-Essen we analyzed 999,197 Starbucks-related and 566,597 McDonald’s-related tweets. We used tweets directed at two different global brands in the fast food sector to increase generalizability. On a sentiment polarity scale, the analyzed tweets show a rather positive sentiment value towards Starbucks and a slightly negative sentiment value towards McDonald’s. We also find that sentiment is classified identically across brands for 94% of emojis. We conclude that the sentiment value can be considered as an indicator for the perceived image of a brand. Our approach provides an innovative tool for companies to directly analyze emotional content on social media platforms and improves the understanding for the needs of consumers.Keywords: Sentiment analysis, Emoji, Twitter, brand, Stimmungsanalys

    Operationalisierung der diskurslinguistischen Kategorie ,Akteur‘ : Triangulation und Reflexion eines drĂ€ngenden Desiderats der angewandten Forschung

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    Der Artikel geht der Frage nach, warum Praxisakteure kaum in die Diskursanalysen involviert werden. Angesichts der abstrakt bleibenden Akteursbegriffe in der Diskurslinguistik wird eine Operationalisierung von ‚Akteur‘ vorgeschlagen, um Akteure als Praxispartner und als UntersuchungsgegenstĂ€nde erfassen zu können. Ausgangspunkt ist die angewandte Diskurslinguistik, die zeigt, dass Transformation von Akteurswissen zu Konkretion und ValiditĂ€t von Akteursbestimmungen beitragen kann. Wie dies konkret umgesetzt werden kann, wird am Beispiel eines transdisziplinĂ€ren Forschungsprojets zu Energiediskursen gezeigt. Im Fazit wird auf die Unterschiede von Forschungs- und Praxisinteressen hingewiesen und die Erfassung komplexer digitaler Akteure als Desiderat hervorgehoben

    Datenwissenschaften und Gesellschaft: Die Genese eines transversalen Wissensfeldes

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    Die Datenwissenschaften beschĂ€ftigen sich mit der Analyse großer, komplexer Datenmengen und erregen damit im Kontext der Digitalisierung hohe mediale und politische Aufmerksamkeit. Der Autor untersucht die Entstehung dieses transversalen Wissensfeldes um Big Data mit einem feldtheoretischen Zugang. Er legt dar, dass es sich um ein feldĂŒbergreifendes Netzwerk von Expertisen handelt, das durch unterschiedliche Interessen, Strategien und MachtverhĂ€ltnisse strukturiert ist. Die Datenwissenschaften eröffnen so einen durchlĂ€ssigen Raum, der fĂŒr Akteur*innen aus etablierten Feldern wie Wissenschaft, Wirtschaft, Hochschulbildung und Politik lukrative Möglichkeiten eröffnet

    Automatisierte Verfahren fĂŒr die Themenanalyse nachrichtenorientierter Textquellen: Automatisierte Verfahren fĂŒr dieThemenanalyse nachrichtenorientierterTextquellen

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    Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. FĂŒr die Analyse großer digitaler TextbestĂ€nde hin- sichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potential automatisierter computergestĂŒtzter Methoden zu untersuchen. Dabei mĂŒssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet und abgebildet werden, wel- che auch fĂŒr die Themenanalyse gelten. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Automatisierung der Themenanalyse und deren Anwendungsperspektiven untersucht. Dabei wird auf theoretische und methodische Grundlagen der Inhaltsanalyse und auf linguistische Theorien zu Themenstrukturen zurĂŒckgegriffen,um Anforderungen an ei- ne automatische Analyse abzuleiten. Den wesentlichen Beitrag stellt die Untersuchung der Potentiale und Werkzeuge aus den Bereichen des Data- und Text-Mining dar, die fĂŒr die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können. Weiterhin wird eine exemplarische Analyse durchgefĂŒhrt, um die Anwendbarkeit automatischer Methoden fĂŒr Themenanalysen zu zeigen. Die Arbeit demonstriert auch Möglichkeiten der Nutzung interaktiver OberflĂ€chen, formu- liert die Idee und Umsetzung einer geeigneten Software und zeigt die Anwendung eines möglichen Arbeitsablaufs fĂŒr die Themenanalyse auf. Die Darstellung der Potentiale automatisierter Themenuntersuchungen in großen digitalen Textkollektionen in dieser Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Ausgehend von den Anforderungen, die an eine Themenanalyse gestellt werden, zeigt diese Arbeit, mit welchen Methoden und Automatismen des Text-Mining diesen Anforderungen nahe gekommen werden kann. Zusammenfassend sind zwei Anforde- rungen herauszuheben, deren jeweilige ErfĂŒllung die andere beeinflusst. Zum einen ist eine schnelle thematische Erfassung der Themen in einer komplexen Dokument- sammlung gefordert, um deren inhaltliche Struktur abzubilden und um Themen kontrastieren zu können. Zum anderen mĂŒssen die Themen in einem ausreichenden Detailgrad abbildbar sein, sodass eine Analyse des Sinns und der Bedeutung der The- meninhalte möglich ist. Beide AnsĂ€tze haben eine methodische Verankerung in den quantitativen und qualitativen AnsĂ€tzen der Inhaltsanalyse. Die Arbeit diskutiert diese Parallelen und setzt automatische Verfahren und Algorithmen mit den Anforde- rungen in Beziehung. Es können Methoden aufgezeigt werden, die eine semantische und damit thematische Trennung der Daten erlauben und einen abstrahierten Über- blick ĂŒber große Dokumentmengen schaffen. Dies sind Verfahren wie Topic-Modelle oder clusternde Verfahren. Mit Hilfe dieser Algorithmen ist es möglich, thematisch kohĂ€rente Untermengen in Dokumentkollektion zu erzeugen und deren thematischen Gehalt fĂŒr Zusammenfassungen bereitzustellen. Es wird gezeigt, dass die Themen trotz der distanzierten Betrachtung unterscheidbar sind und deren HĂ€ufigkeiten und Verteilungen in einer Textkollektion diachron dargestellt werden können. Diese Auf- bereitung der Daten erlaubt die Analyse von thematischen Trends oder die Selektion bestimmter thematischer Aspekte aus einer FĂŒlle von Dokumenten. Diachrone Be- trachtungen thematisch kohĂ€renter Dokumentmengen werden dadurch möglich und die temporĂ€ren HĂ€ufigkeiten von Themen können analysiert werden. FĂŒr die detaillier- te Interpretation und Zusammenfassung von Themen mĂŒssen weitere Darstellungen und Informationen aus den Inhalten zu den Themen erstellt werden. Es kann gezeigt werden, dass Bedeutungen, Aussagen und Kontexte ĂŒber eine Kookurrenzanalyse im Themenkontext stehender Dokumente sichtbar gemacht werden können. In einer Anwendungsform, welche die Leserichtung und Wortarten beachtet, können hĂ€ufig auftretende Wortfolgen oder Aussagen innerhalb einer Thematisierung statistisch erfasst werden. Die so generierten Phrasen können zur Definition von Kategorien eingesetzt werden oder mit anderen Themen, Publikationen oder theoretischen An- nahmen kontrastiert werden. Zudem sind diachrone Analysen einzelner Wörter, von Wortgruppen oder von Eigennamen in einem Thema geeignet, um Themenphasen, SchlĂŒsselbegriffe oder Nachrichtenfaktoren zu identifizieren. Die so gewonnenen Infor- mationen können mit einem „close-reading“ thematisch relevanter Dokumente ergĂ€nzt werden, was durch die thematische Trennung der Dokumentmengen möglich ist. Über diese methodischen Perspektiven hinaus lassen sich die automatisierten Analysen als empirische Messinstrumente im Kontext weiterer hier nicht besprochener kommu- nikationswissenschaftlicher Theorien einsetzen. Des Weiteren zeigt die Arbeit, dass grafische OberflĂ€chen und Software-Frameworks fĂŒr die Bearbeitung von automatisier- ten Themenanalysen realisierbar und praktikabel einsetzbar sind. Insofern zeigen die AusfĂŒhrungen, wie die besprochenen Lösungen und AnsĂ€tze in die Praxis ĂŒberfĂŒhrt werden können. Wesentliche BeitrĂ€ge liefert die Arbeit fĂŒr die Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Die Arbeit dokumentiert vor allem die wissenschaftliche Auseinan- dersetzung mit automatisierten Themenanalysen. WĂ€hrend der Arbeit an diesem Thema wurden vom Autor geeignete Vorgehensweisen entwickelt, wie Verfahren des Text-Mining in der Praxis fĂŒr Inhaltsanalysen einzusetzen sind. Unter anderem wur- den BeitrĂ€ge zur Visualisierung und einfachen Benutzung unterschiedlicher Verfahren geleistet. Verfahren aus dem Bereich des Topic Modelling, des Clustering und der Kookkurrenzanalyse mussten angepasst werden, sodass deren Anwendung in inhalts- analytischen Anwendungen möglich ist. Weitere BeitrĂ€ge entstanden im Rahmen der methodologischen Einordnung der computergestĂŒtzten Themenanalyse und in der Definition innovativer Anwendungen in diesem Bereich. Die fĂŒr die vorliegende Arbeit durchgefĂŒhrte Experimente und Untersuchungen wurden komplett in einer eigens ent- wickelten Software durchgefĂŒhrt, die auch in anderen Projekten erfolgreich eingesetzt wird. Um dieses System herum wurden Verarbeitungsketten,Datenhaltung,Visualisie- rung, grafische OberflĂ€chen, Möglichkeiten der Dateninteraktion, maschinelle Lernver- fahren und Komponenten fĂŒr das Dokumentretrieval implementiert. Dadurch werden die komplexen Methoden und Verfahren fĂŒr die automatische Themenanalyse einfach anwendbar und sind fĂŒr kĂŒnftige Projekte und Analysen benutzerfreundlich verfĂŒg- bar. Sozialwissenschaftler,Politikwissenschaftler oder Kommunikationswissenschaftler können mit der Softwareumgebung arbeiten und Inhaltsanalysen durchfĂŒhren, ohne die Details der Automatisierung und der ComputerunterstĂŒtzung durchdringen zu mĂŒssen
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