Analysemethoden, Anwendungsfälle und Werkzeuge des Social CRM

Der Forschungsbericht enthält studentische Arbeiten zu Analysemethoden, Anwendungsfällen und Technologien des Social Customer Relationship Management (CRM). Die einzelnen Beiträge betrachten das Konzept eines integrierten Social CRM aus verschiedenen Perspektiven und anhand konkreter Beispiele. Grundlage des Forschungsberichts sind Ergebnisse aus zurückliegenden Forschungsprojekten des Instituts für Wirtschaftsinformatik und des Seminars Enterprise Systems 2 an der Universität Leipzig.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis V Tabellenverzeichnis VII Abkürzungsverzeichnis VIII Vorwort XI Konzeptionelle Grundlagen Olaf Reinhold Von der Social Media-Nutzung zum Integrierten Social CRM: The-matische Einführung und Strukturierung des Arbeitsheftes 3 Analysemethoden Hans-Georg Wu Text Mining im Social CRM 15 Franziska Suchy Analyseansätze im Social CRM 29 Martin Lebik Methoden zur Ermittlung von Influencern 41 Anwendungsfälle Eva Kahlert Einsatz und Nutzen von Social Media in einem KMU am Beispiel des Outdoor-Unternehmens tapir 63 Veronika Prochotská Szenarios zum Präsenzaufbau im Social CRM 83 Ana Maria Cerlinca Social Media Monitoring und Dashboards zur Unterstützung universitärer Prozesse 97 Richard Stüber Die Social Media-Nutzung einer deutschen und einer brasiliani-schen Universität im Vergleich 111 Werkzeuge Marcel Fischer Prozessunterstützung durch SCRM-Werkzeuge 125 Tom Roick Systeme zur Ermittlung von Influencern 135 Jonas Buch SCRM-Unterstützungssysteme zum Präsenzaufbau 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

Das Kapitel "Zusammenfassung und Schlussfolgerungen" ist im Bericht zusätzlich in französischer und italienischer Sprache integriert.MIKE steht für Medien, Interaktion, Kinder, Eltern. Die Studie wird seit 2015 im Zweijahresrhythmus durchgeführt und gibt ein repräsentatives Bild über 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 prägen die Freizeit von Primarschulkindern in der Schweiz. Erst dann folgt mit Gaming eine digitale Tätigkeit. Die neue MIKE-Studie zeigt zudem, dass das Mediennutzungsverhalten der Sechs- bis Dreizehnjährigen trotz erhöhter Nutzung während der Coronapandemie wieder auf einem ähnlichen Niveau wie zuvor ist. Die erhobenen medialen und nonmedialen Freizeittätigkeiten von Kindern und Eltern werden jeweils nach folgenden Merkmalen analysiert: Alter, Geschlecht, Sprachregion, Herkunft, sozioökonomischer Status, Urbanitätsgrad und Familiengrösse. Die MIKE-Studie liefert ein solides Fundament an repräsentativen Befunden für verschiedene Institutionen und Behörden sowie für Privatpersonen

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

Im Rahmen dieser Arbeit ist eine Methode entwickelt worden, die es sowohl in einer hinsichtlich Twitter nachrichtenarmen Region wie der Hanse- und Universitätsstadt 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

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 führen, um relevante Zielgruppen anhand ihres Sprachgebrauches zu identifizieren, zu skalieren und damit vergleichbar zu machen. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese korpuslinguistischen Ansätze auf die Gruppe des Islamischen Staates und deren Sympathisanten in sozialen Netzwerken angewendet und durch ergänzende Techniken wie statistischer Signifikanzanalyse und Sentimentanalyse erweitert. Dafür 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 ähnlicher mit dem des Islamischen Staates ist, als dies bei der neutralen Gruppe der Fall ist. Gestützt 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 Aktivitäten von Terrorgruppen im Internet neue Möglichkeiten bietet

Zugang zu Informationen in digitalen Sammlungen: Fokus Archive

Zugang zu Informationen in digitalen Sammlungen: Fokus Archiv

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

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 drängenden Desiderats der angewandten Forschung

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 Untersuchungsgegenstände erfassen zu können. Ausgangspunkt ist die angewandte Diskurslinguistik, die zeigt, dass Transformation von Akteurswissen zu Konkretion und Validität von Akteursbestimmungen beitragen kann. Wie dies konkret umgesetzt werden kann, wird am Beispiel eines transdisziplinären 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

Die Datenwissenschaften beschäftigen 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 feldübergreifendes Netzwerk von Expertisen handelt, das durch unterschiedliche Interessen, Strategien und Machtverhältnisse strukturiert ist. Die Datenwissenschaften eröffnen so einen durchlässigen Raum, der für Akteur*innen aus etablierten Feldern wie Wissenschaft, Wirtschaft, Hochschulbildung und Politik lukrative Möglichkeiten eröffnet

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

Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. Für die Analyse großer digitaler Textbestände hin- sichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potential automatisierter computergestützter Methoden zu untersuchen. Dabei müssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet und abgebildet werden, wel- che auch für 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 zurückgegriffen,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 für die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können. Weiterhin wird eine exemplarische Analyse durchgeführt, um die Anwendbarkeit automatischer Methoden für Themenanalysen zu zeigen. Die Arbeit demonstriert auch Möglichkeiten der Nutzung interaktiver Oberflächen, formu- liert die Idee und Umsetzung einer geeigneten Software und zeigt die Anwendung eines möglichen Arbeitsablaufs für 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 Erfüllung 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 müssen die Themen in einem ausreichenden Detailgrad abbildbar sein, sodass eine Analyse des Sinns und der Bedeutung der The- meninhalte möglich ist. Beide Ansätze haben eine methodische Verankerung in den quantitativen und qualitativen Ansätzen 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 über große Dokumentmengen schaffen. Dies sind Verfahren wie Topic-Modelle oder clusternde Verfahren. Mit Hilfe dieser Algorithmen ist es möglich, thematisch kohärente Untermengen in Dokumentkollektion zu erzeugen und deren thematischen Gehalt für Zusammenfassungen bereitzustellen. Es wird gezeigt, dass die Themen trotz der distanzierten Betrachtung unterscheidbar sind und deren Häufigkeiten 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 Fülle von Dokumenten. Diachrone Be- trachtungen thematisch kohärenter Dokumentmengen werden dadurch möglich und die temporären Häufigkeiten von Themen können analysiert werden. Für die detaillier- te Interpretation und Zusammenfassung von Themen müssen weitere Darstellungen und Informationen aus den Inhalten zu den Themen erstellt werden. Es kann gezeigt werden, dass Bedeutungen, Aussagen und Kontexte über eine Kookurrenzanalyse im Themenkontext stehender Dokumente sichtbar gemacht werden können. In einer Anwendungsform, welche die Leserichtung und Wortarten beachtet, können häufig 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, Schlüsselbegriffe oder Nachrichtenfaktoren zu identifizieren. Die so gewonnenen Infor- mationen können mit einem „close-reading“ thematisch relevanter Dokumente ergänzt 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 Oberflächen und Software-Frameworks für die Bearbeitung von automatisier- ten Themenanalysen realisierbar und praktikabel einsetzbar sind. Insofern zeigen die Ausführungen, wie die besprochenen Lösungen und Ansätze in die Praxis überführt werden können. Wesentliche Beiträge liefert die Arbeit für die Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Die Arbeit dokumentiert vor allem die wissenschaftliche Auseinan- dersetzung mit automatisierten Themenanalysen. Während der Arbeit an diesem Thema wurden vom Autor geeignete Vorgehensweisen entwickelt, wie Verfahren des Text-Mining in der Praxis für Inhaltsanalysen einzusetzen sind. Unter anderem wur- den Beiträge 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 Beiträge entstanden im Rahmen der methodologischen Einordnung der computergestützten Themenanalyse und in der Definition innovativer Anwendungen in diesem Bereich. Die für die vorliegende Arbeit durchgeführte Experimente und Untersuchungen wurden komplett in einer eigens ent- wickelten Software durchgeführt, die auch in anderen Projekten erfolgreich eingesetzt wird. Um dieses System herum wurden Verarbeitungsketten,Datenhaltung,Visualisie- rung, grafische Oberflächen, Möglichkeiten der Dateninteraktion, maschinelle Lernver- fahren und Komponenten für das Dokumentretrieval implementiert. Dadurch werden die komplexen Methoden und Verfahren für die automatische Themenanalyse einfach anwendbar und sind für künftige Projekte und Analysen benutzerfreundlich verfüg- bar. Sozialwissenschaftler,Politikwissenschaftler oder Kommunikationswissenschaftler können mit der Softwareumgebung arbeiten und Inhaltsanalysen durchführen, ohne die Details der Automatisierung und der Computerunterstützung durchdringen zu müssen