Twitter ist trotz des stagnierenden Nutzerwachstums und nicht erfüllter Erwartungen der Investoren bei Unternehmen nach wie vor ein populärer Kanal, um die unterschiedlichsten Kommunikationsziele zu erreichen. Entsprechend nutzen viele User diesen Dienst, wodurch eine Vielzahl von Daten generiert wird. Diese sind – sinnvoll und strukturiert ausgewertet – für unterschiedliche Zwecke nutzbar zu machen. In unserer Kolumne gehen wir auf die Möglichkeiten ein, diese Daten für das Monitoring von Trends zu nutzen. Nachdem wir im ersten Teil die Relevanz von Twitter für das Trend-Monitoring dargestellt haben, werden wir in diesem zweiten Teil detaillierter auf die Möglichkeiten inhaltlicher Analysen von Tweets eingehen.

Keywords als Einstiegspunkt für relevante Themen

Aufgrund der Fülle von Daten besteht die Gefahr, schnell den Überblick zu verlieren, was im spezifischen Unternehmenskontext überhaupt relevant sein könnte. Einen guten Einstiegspunkt bieten daher einfache Diagramme, die häufige Nennungen von Keywords, Begriffen oder Hashtags visualisieren. So ist direkt ersichtlich, welche Schlagwörter aktuell und im Zeitverlauf von Nutzern besonders häufig verwendet werden. Das alleinige Quantifizieren von Begriffen ist dabei allerdings nur bedingt aussagefähig, da oft nicht der Kontext betrachtet wird und Begriffe trotz gleicher Benennung unterschiedlichste Dinge meinen können. So werden beispielsweise häufig verwendete Begriffe ein hohes Erwähnungsvolumen haben, was aber nicht zwangsläufig eine besondere Relevanz bedeutet. Um dies zu vermeiden, bietet es sich an, Keywords für diese Analyse zu Nutzen. Ein Keyword bezeichnet in diesem Zusammenhang ein Schlagwort, welches das Thema bzw. den Inhalt eines Tweets kurz und prägnant zusammenfasst.

Aufgrund begrenzten Platzes innerhalb der Tweets verwenden User oft Hashtags, um zum Ausdruck zu bringen, zu welchem Thema Content produziert wird, und entwickeln in diesem Fall selbst die Keywords. Da dies aber nicht immer der Fall ist, ist es nötig, mit linguistischen Analysen Keywords zu extrahieren. Mittlerweile haben viele Social Media Monitoring Tools entsprechende Features integriert, die mit intelligenten, selbstlernenden Algorithmen diese automatisiert ermitteln. Allerdings bedarf es aufbauender Analysen und der Ermittlung weiterer Einflussfaktoren. So ist davon auszugehen, dass beispielsweise im Verlauf der aktuellen Fußball-Europameisterschaft alle möglichen Themen rund um dieses Ereignis an Relevanz gewinnen und Nennungen untypisch hoch sind, was zwar auf einen Trend hindeuten kann, aber nicht zwangsläufig muss. Einflussfaktoren können somit parallele Ereignisse sein, die bei der Betrachtung zu berücksichtigen und ins Verhältnis zu setzen sind. Ebenso muss beachtet werden, dass einige Unternehmen versuchen, mit hoher Frequenz eigene Themen zu pushen, um Trends oder Themen auf eine gewisse Weise zu treiben. Solche „Spam-Tweets“ sollten durch intelligente Tools bereits vor der Keyword-Analyse herausgefiltert werden, da diese Themen oft nur „oberflächlich“ als relevant anzusehen sind.

Häufige Nennung ist nicht gleich ein neuer Trend

Nachdem Keywords ermittelt wurden, ist festzulegen, welche schlussendlich tatsächlich relevant sind. Die Festlegung relevanter Keywords ist dabei durch automatische Verfahren schwer zu managen. Heutzutage können zwar Systeme und Tools durch hohe Rechenleistung schnell und effizient Keywords ermitteln, die tatsächliche Relevanz wird aber oft zu ungenau geschätzt und berechnet. Trotz technischen Fortschritts ist die menschliche Intelligenz somit auch weiterhin nötig, um auf Grundlage von Erfahrungen bzw. Meinungen die Relevanz festzustellen.

Die Ermittlung relevanter Keywords und Begriffe sollte zunächst als erstes mögliches Indiz angesehen werden und nicht dazu dienen, einen Trend als Trend zu definieren. Um tatsächlich einen Trend zu entdecken, sind in einem weiteren Schritt die Tweets inhaltstechnisch anhand qualitativer Methoden zu analysieren. Nach der Festlegung der Relevanz bestimmter Keywords sind aufbauend weitere Verfahren aus der Social-Media-Analyse anzuwenden. Zunächst können Sentimentanalysen weitere Anhaltspunkte bieten. Die Information, ob die User eher positiv oder negativ bzgl. einer Thematik eingestellt sind, gibt ein erstes Anzeichen, in welche Richtung ein Thema sich entwickeln könnte. Durch die Analyse weiterer Begriffe, die oft parallel genannt werden, können Zusammenhänge und weitere themenrelevante Bereiche ermittelt werden. Aufbauend darauf können dann detailliertere Aussagen getroffen werden, um somit komplexere Themenbereiche zu identifizieren.

Durch die Filterung geeigneter Keywords, die eine Tendenz zu einem Trend zeigen, sowie weiterer, zusätzlicher qualitativer und quantitativer Social-Media-Analysen ergibt sich nun ein erstes Bild über Themen, die bereits einen Trend darstellen oder zu einem Trend werden können. Dies allein ist allerdings für eine fundierte Analyse nicht ausreichend genug. Wie im ersten Teil dieser Kolumne angedeutet, ist für die Entstehung von Trends nicht nur die Analyse vorhandener Inhalte nötig. Meinungsführern wird auch eine wichtige Rolle bei der Entstehung von Trends nachgesagt.

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