Social Media Big Data

Wie man aus mehr weniger macht

Social Media Big Datavon Dr. William Sen

Unternehmen haben aufgrund des unentwegt steigenden Wettbewerbs ihre Produktzyklen immer weiter verkürzt. Als Gegenreaktion ist der Konsument vom Angebot dazu erzogen worden, seine Nachfrage immer wieder zu überdenken und zu ändern. Wer heute seine Bank mehrmals innerhalb kurzer Zeit wechselt bzw. auf einen neuen Handytarif oder eine neue TV-Marke umsteigt, gilt längst nicht mehr als ein schwieriger Kunde, sondern als ein Konsument der modernen Zeit. Dadurch verlieren aber auch klassische Marktdaten schneller an Bedeutung. Die Unternehmen sind gezwungen, sich pausenlos und möglichst zügig das aktuellste Wissen über ihren Markt anzueignen. Tun sie das nicht, führen sie womöglich Produkte ein, deren Nachfrage längst erloschen ist. Vor allem traditionelle Unternehmen mit geringen Reaktionszeiten stehen heute vor einem großen Problem.

Durch diese Entwicklung erlangt das Social Media Monitoring, neben klassischen Umfragen und gekauften Daten die dritte Säule der Marktforschung, immer mehr an Bedeutung. Viele Unternehmen haben sich der neuen Herausforderung der Social-Media-Marktforschung gestellt: dem richtigen Umgang mit einer bislang nicht vorstellbaren Menge von Daten, Wissen und Meinungen aus dem Web.

Sammelnde Datenbanken

Marktforschung ohne Datenbanken ist heutzutage unvorstellbar. Wer Umfragen startet, stellt seine Daten nicht mehr in Excel oder lokalen Datenträgern zusammen.

Denn eine Datenbank muss heute weitaus mehr leisten. Je nach Menge der Daten ändern sich technische und auch konzeptionelle Strukturen in einer Datenbank. Zudem ist sie immer zweckgebunden und abhängig von den Anforderungen ihres Einsatzgebiets.

Die Mehrzahl der Nutzer kennt Datenbanken aus Web-Applikationen, wie bei der Installation des eigenen Blogs mit WordPress. Vor allem bei solch datenbankgestützter Software sind die Anforderungen an die Datenbank eher gering. Ein durchschnittliches CMS enthält in seiner Basis-Installation eine recht überschaubare Menge an Tabellen, die unter 50.000 Datensätzen liegen können. Füllt sich das CMS später mit Text- bzw. Webinhalten, werden sie lediglich um die jeweiligen Inhalte größer. Dabei ist die Steigerung der Größe der Datenbank linear und nachvollziehbar. Kurzum: Immer wenn ein Inhalt dazu kommt, wird er hinten drangehängt – die Datenbank wächst verhältnismäßig. Derartige Systeme, wie auch CRM oder Verzeichnisse, können anfangs durchaus noch relativ gut mit freien Open-Source-Datenbanken verwaltet werden.

Social Media Data Warehouse

Social Media Data Warehouse

Linear wachsende Datentabellen bleiben in ihrer Struktur konsistent.

In der einfachen Betrachtungsweise ist eine Datenbank eine Fülle von Informationen, denn Größe allein macht noch keine Komplexität aus. Lediglich die Hardware ist zu erweitern. Sind die Daten irgendwann zu groß, können zum Beispiel neue Festplatten an die Server angeschlossen werden.

In einer erweiterten Betrachtungsweise nützt jedoch diese sogenannte „stille Datenbank“ dem Nutzer wenig, wenn er sich aus den bereitliegenden Informationen nicht seinem Bedarf entsprechend bedienen kann. In der Amateurliga stehen Daten wie Adressen und Verzeichnisse in der Datenbank zur Abfrage bereit, die alphabetisch oder nummerisch sein können. Der Abruf solcher Daten, meist unabhängig von der Größe, stellt weder den Abfragenden noch die Datenbank vor allzu große Schwierigkeiten. Wie auch in analogen Akten- oder Bibliotheksverzeichnissen kann eine Maschine relativ zügig die gewünschte Information ausfindig machen. So sind auch die Verwaltung und der Abruf von Personendaten von über 80 Millionen deutschen Bundesbürgern, trotz der zunächst enorm erscheinenden Datenbankmenge, im Grunde die einfachste Disziplin der Informationsgewinnung. Die Maschine muss lediglich aus den alphabetisch oder nummerisch sortierten Daten die gesuchte Information heraussuchen und auf dem Bildschirm ausgeben.

Das Problem jedoch ist nicht die Bereitstellung von Datenmengen oder deren Wachstum. Im Grunde ist jede Datenbank in der Lage, eine sehr große Menge von Informationen zu speichern. Doch das Sammeln von Daten macht noch lange kein Wissen aus. Denn nicht die Menge oder Größe ist ausschlaggebend, sondern die Gewinnung von handlungsrelevantem Wissen für das Unternehmen daraus.Weiterlesen

Über den Autoren

Dr. William Sen gehört weltweit zu den Top 16 Experten der Welt für Big Data.

Strategia Digital, einer der führenden Medienforschungsunternehmen, untersuchte in ihrer Forschung die Big-Data-Experten weltweit. Gemäß der Studie gibt es 42 Experten weltweit, die man kennen sollte. Keine allzu große Zahl, sagt Strategia Digital. In der privaten Wirtschaft dagegen sind es gar nur 16 Experten. Auf der Liste sind beispielsweise der Vice President von IBM sowie der LinkedIn-Forscher Patil aufgeführt, und darunter sieht man auch den Informationswissenschaftler und Autoren dieses Artikels Dr. William Sen.

Warum Dr. William Sen zu einem der weltweit 16 Experten für Big Data gehört, erklärt sich wie folgt. Er hat bereits frühzeitig eine Fülle von Publikationen zum Thema Big Data veröffentlicht – bei diesen präsentiert er auch unter anderem die Ergebnisse seiner jahrelangen Forschungsarbeiten an diversen Hochschulen. Auch sein letztes wissenschaftliches Buch „Social Media Measurement“ beschäftigt sich teilweise mit Big Data.

Am 25.6.2014 hielt Dr. Sen außerdem einen Vortrag zum Thema Monitoring und Big Data bei der Govermedia, u. a. gegenüber Staatsanwälten, Polizei und Soldaten. Die Govermedia wird im Auftrag des Bundesministeriums der Verteidigung durch die Bundeswehr-Akademie für Information und Kommunikation (AIK) durchgeführt.

Quellen

  • Berners-Lee, T.; Hendler, J.; & Lassila, O. (2002): The Semantic Web: A New Form of Web Content that is Meaningful to Computers will Unleash a Revolution of New Possibilities. In: Scientific American Special Online Issue, 24-30, http://www.med.nyu.edu/research/pdf/mainim01-1484312.pdf (aufgerufen am 08.04.2012).
  • Fank, M.; Ottawa, M (2011), Die Rolle der Marktforschung im Rahmen des Social Media Monitoring bei der Deutschen Telekom. 46. Kongress der Deutschen Marktforschung, Vortrag von Prof. Dr. Matthias Fank, FH Köln und Marco Ottawa, Telekom Deutschland GmbH, Themenschwerpunkt 3: Generation 3.0: Nie werden Konsumenten so kommunikativ sein wie morgen, 24. Mai 2011, Folie Nr. 9.
  • Kwiatkowski, M.; Höhfeld, S. (2007): Thematisches Aufspüren von Web-Dokumenten – Eine kritische Betrachtung von Focused Crawling-Strategien. Information Wissenschaft und Praxis 2007(58), 69-82.
    Lewandowski, D. (2009a): Spezialsuchmaschinen. In: Lewandowski, D. (Hrsg.) (2009): Handbuch Internet-Suchmaschinen – Nutzerorientierung in Wissenschaft und Praxis. Akademische Verlagsgesellschaft AKA, Heidelberg, 53-69.
  • Manovich, L. (2001): The Language of New Media. Massachusetts Institute of Technology, USA. manovich.net/LNM/Manovich.pdf (aufgerufen am 12.04.2012).
  • Riemer, K.; Brüggemann, F. (2009): Personalisierung der Internetsuche – Lösungstechniken und Marktüberblick. In: Lewandowski, D. (Hrsg.) (2009): Handbuch Internet-Suchmaschinen – Nutzerorientierung in Wissenschaft und Praxis. Akademische Verlagsgesellschaft AKA, Heidelberg, 148-171.
  • Schneider, R. (2008): Web 3.0 ante portas? Integration von Social Web und Semantic Web. In: Zerfaß, A.; Welker, M.; Schmidt, J. (Hrsg.) (2008): Kommunikation, Partizipation und Wirkungen im Social Web – Band 1: Grundlagen und Methoden: Von der Gesellschaft zum Individuum. DGOF, Neue Schriften zur Online-Forschung 2, Herbert von Halem Verlag, 112-128, Köln.

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