Die ersten Social Media Plattformen entstanden vor ca. 15 Jahren. Welche Entwicklung und Stellenwert diese Plattformen in der Gesellschaft annehmen werden, hat damals wohl selbst der optimistischste Nutzer oder auch Entwickler nicht geahnt. Mittlerweile sind Social Media Plattformen im Online-Marketing nicht mehr wegzudenken. Zum einen ist man dort direkt bei seiner Zielgruppe und kann diese auf der Digital Customer Journey begleiten und zum anderen können wichtige Erkenntnisse zu eigene Produkte und Wettbewerbern generiert werden.

Dabei handelt es sich bei Social Media längst um keine Nische mehr und nahezu jedes Unternehmen hat entsprechende Kanäle in die eigene Marketing Strategie integriert. Die Bedeutung der Analyse sozialer Netzwerke erhält dabei auch einen immer höheren Stellenwert, wobei eine (vorwiegend) händische Analyse dabei schon lange nicht mehr nötig ist. Der Enterprise Markt wird von Tools „überschwemmt“, die Unternehmen bei der Content Optimierung, Distribution und Analyse immer professioneller und automatisierter unterstützen. Jedes Tool ist hat dabei sicherlich seine Vor- und auch Nachteile. Ein genereller Trend zeichnet sich aber bei allen Lösungen ab. Methoden und Analyseverfahren, welche auf maschinellen Lernen oder sogar künstlicher Intelligenz beruhen, werden immer mehr integriert, um den Nutzern noch schneller und bessere Informationen „auf Knopfdruck“ zur Verfügung zu stellen.

Bei Socialytics kommt es dabei immer dann, wenn es um die Auswertung großer Datenmengen geht, vermehrt zum Einsatz von KI Technologien. Das Ziel besteht dabei natürlich darin, dass Daten zu Nutzern in Bezug auf bestimmte Themen, Produkte oder Unternehmen erhoben und analysieren werden, um daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Das sammeln und aufbereiten der Daten klappt dabei mittlerweile recht problemlos. Eine der großen Herausforderung ist es allerdings noch die – fürs Trendscouting und frühzeitige Erkennen von „Shitstorms“ – verwendeten Sentimentanalysen zu optimieren. Die Algorithmen werden dabei zwar immer weiter optimiert und um Features ergänzt, die immer besser aus unstrukturierten Daten (bspw. Bildern) strukturierte Daten extrahieren. Allerdings sind die Algorithmen dabei oft noch nicht solide genug um, die für Handlungsempfehlungen nötige, präzisen Aussagen zu treffen.  Es ist somit immer noch nötig, dass Daten mithilfe menschlicher Intelligenz geprüft und optimiert werden. Es müssen beispielsweise vereinzelt ermittelte (Kunden-) Aussagen, die die Technik nicht klassifizieren kann, händisch geflaggt werden. Der Grund dafür ist, dass oft festzustellen ist, das Ergebnisse umso fehleranfälliger sind, sofern keine menschliche Intelligenz in den Prozess integriert wird. Eine manuelle Qualitätskontrolle ist daher ein entscheidendes Kriterium für die Aussagekraft der analysierten Daten. Die Erkenntnisse sind aber durchaus wichtig,  um diese in den Analysealgorithmus zu implementieren.

In Anlehnung an den Prognosen führender Meinungsforscher zu der rasant anwachsenden Verbreitung von KI-Technologien in allen Bereichen unserer Gesellschaft, ist festzuhalten, dass wir noch weit von einer automatisierten und vollständig autark handelnden Technik im Bereich der Social Media Analyse entfernt sind. Ganz im Gegenteil: Gerade in naher Zukunft sind menschlicher Sachverstand und das Verstehen technischer Hintergründe eine zwingende Grundvoraussetzung für die Qualität und Aussagefähigkeit der Erkenntnisse aus Social Media Daten. Zweifelsohne kann dabei die künstliche Intelligenz den Social Media Analyst bei der Arbeit unterstützen. Der Hauptvorteil liegt allerdings vorwiegend auf der weitgehend automatisierten Datenerhebung und Aufbereitung sowie der dadurch eingesparte Ressourcen (vorwiegend Kosten und Zeit). Die eingesparte Zeit führt aber nicht zu Ressourcen-abbau. Viel sinnvoller ist es die eingesparte Zeit in die Ableitung von Handlungsempfehlungen und Verbesserung der zukünftigen Strategie zu investieren.

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