Wie kann man Videos mit Social Media Monitoring auswerten?

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Videportal-Monitoring

Vor allem bewegte Bilder spielen in Social Media eine große Rolle. Viralmarketing geht oft einher mit Videos, die mehrere Millionen Nutzer als Zielgruppe haben.

Ein bekanntes Beispiel von Greenpeace zeigt, welche Macht Videos besitzen können. Die provokative Videoaktion von Greenpeace gegen Nestlé hat weltweit für eine nachhaltige Krise bei dem Lebensmittelkonzern gesorgt. Angeblich benutzt Nestlé zur Herstellung seiner Schokolade Palm-Öl, das durch die Zerstörung von Regenwäldern gewonnen wird, was wiederum zur Ausrottung der Orang-Utans führt. Greenpeace veröffentlichte dazu mehrere parodistische Werbevideos, die zu zahlreichen Boykott-Aufrufen von Nestlé-Produkten führten.

YouTube ist das größte Videoportal

Derzeit deckt YouTube nahezu alle Videoangebote ab. Es gibt darüber hinaus jedoch zahlreiche weitere Videoportale, die zudem mit anderen Video-Formaten arbeiten.

Auch Videos, die bislang nur auf diesen Portalen zu finden sind, können früher oder später auf YouTube auftauchen und dort ein größeres Publikum ansprechen.

Social Media Monitoring ist nicht auf ein Medium beschränkt. Das Image von Produkten kann über Videos von der Community verbreitet werden und Konsumentenmeinungen stark beeinflussen. Die Erkennung von Videos und Bildern erfüllt so eine wichtige Frühwarnfunktion: Eindrücke einzelner Community-Mitglieder können bereits entdeckt werden, bevor sie eine hohe Verbreitung erfahren.

YouTube-Monitoring

Die Darstellung multimedialer Inhalte stellt größere Anforderungen an die Monitoring-Technologie.

Während Texte ohne weiteres ausgelesen werden, können Videos oft nur auf der Website betrachtet werden. Dies geschieht durch sogenannte Streams. Die Technologie stößt bei der Indexierung solcher Quellen daher oft an ihre Grenzen, vor allem wegen großer Datenmengen.

Auch das Auffinden solcher Quellen ist mit einem höheren Aufwand verbunden. Ein Video enthält keine erkennbaren Strukturen und kann durch eine klassische Suche nur eingeschränkt gefunden werden. Fortgeschrittene Technologien erfassen bei ihrer Indexierung auch die von den Usern vergebenen Tags, Titel und Beschreibungen. So können Videos mittels einer Suchfunktion identifiziert werden.

YouTube-Inhalte auswerten

Es gibt inzwischen auch weitere Methoden, die es ermöglichen, Videos zu bewerten.

Im Rahmen der Forschungsreihe Emotional Information Retrieval (zu Deutsch: „Gewinnung von emotionalen Informationen“), kurz EmiR, untersuchte die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf erfolgreich mit Hilfe von Social Media, wie Sentiments innerhalb von Videos erkannt werden. Im Jahre 2010 hat die Hochschule ihre Forschungsergebnisse veröffentlicht. „Gegenstand der empirischen Forschungsarbeit sind dargestellte wie empfundene Gefühle bei Videos. Sind Nutzer in der Lage, solche Gefühle derart konsistent zu erschließen, dass man deren Angaben für ein emotionales Videoretrieval gebrauchen kann? Wir arbeiten mit einem kontrollierten Vokabular für neun Basisemotionen (Liebe, Freude, Spaß, Überraschung, Sehnsucht, Trauer, Ärger, Ekel und Angst), einem Schieberegler zur Einstellung der jeweiligen Intensität des Gefühls und mit dem Ansatz der broad Folksonomy, lassen also unterschiedliche Nutzer die Videos taggen.“ (Knautz et al., 2010).

Im Vordergrund der Untersuchung stand nicht die künstliche Intelligenz. Die Aufgabe bestand darin, ein Retrievalsystem zu schaffen, das es dem Suchenden ermöglicht, nach Sentiments bzw. nach Gefühlen zu suchen (vgl. Knautz et. al., 2010).

YouTube-Video Suchfunktion

Zwei unterschiedliche Methoden, das Concept-based Information Retrieval (über Begriffe bzw. Wissensordnungen) und das Content-based Information Retrieval (nur über Inhalte des Dokuments), wurden hierzu untersucht (vgl. Knautz et. al., 2010).

Schließlich gelang es dem Forschungsteam, ein System zu entwickeln, YouTube-Videos anhand von Gefühlen oder Sentiments auffindbar zu machen.

Nicht im Vordergrund von Social Media Monitoring stehen derzeit sogenannte Bilderkennungs-Technologien. Eine Bilderkennungssoftware identifiziert beispielsweise aufgrund von Mustern innerhalb eines Bildes oder Videos, welche Objekte darin vorkommen oder darauf abgebildet sind. Dann können automatisch Keywords angegeben werden, die das spätere Retrieval erleichtern. Die Einbindung solcher Technologien in Social Media Monitoring findet jedoch in der Praxis nur selten oder bislang gar nicht statt. Die Entwicklungs- und Integrationskosten wären hoch und die schnelle Suche wäre aufgrund der großen Datenmenge nicht gewährleistet. Die Forderung, solche Technologien beim Monitoring einzusetzen, könnte den Rahmen eines Social Media Monitoring daher durchaus sprengen.

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