Vortrag Prof. Dr. Holger Lütters Lange Nacht der Wissenschaften an der HTW Berlin 2. Juni 2012

1. I like: Social-Network-Analysen mit Facebook, Twitter und Co
Vortrag zur Langen Nacht der Wissenschaften Berlin an der HTW Berlin
02. Juni 2012
Prof. Dr. Holger Lütters - Holger.Luetters@htw-berlin.de
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2. Online Aktivitäten von Usern werden Messmodellen zugeführt
Twitalyzer Klout Score Peer Index
Neue
Masszahlen
Quelle: twitalyzer.com; Analyse mit Name Tag borschtsch
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3. Social Media Aktivitäten werden im Hintergrund analysiert
Die Bedeutung/der Einfluss des Einzelnen wird bemessen
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4. Netzwerke und
1 Soziale Netzwerke
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5. Verschiedene Disziplinen der Forschung widmen sich aus
unterschiedlicher Perspektive der Erforschung von Netzwerken
• Betriebswirtschaftslehre
• Ethnologie
• Sozialpsychologie
• Kommunikationswissenschaft
• Computerphysik
• Spieltheorie
• …
• Fokus der Betrachtung hier und heute:
Marketing und Konsumentenverhalten
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6. Der Netzwerkgedanke umfasst Interaktionsgeflechte, die auf
persönlichen Kontakten aufbauen und Nutzen versprechen
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7. Technisch: Ein Netzwerk ist eine Menge von Knoten und Punkten,
die miteinander zum Austausch verbunden sein können
node node
node
node node
node node node node
node node
node node
node node node
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8. Netzeffekt: Der Nutzen des Einzelnen steigt mit jedem weiteren
Nutzer im Netz
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9. Ein soziales Netzwerk ist eine Beschreibung der sozialen Struktur
zwischen verbundenen Akteuren
• Der Mensch verbindet sich seit jeher in sozialen Netzen
• Die Zugehörigkeit zu Netzwerken hat eine eigene Bedeutung
• Durch technologischen Fortschritt sind nun Netze von neuer
Wirkungskraft entstanden, die das Grundmuster verändern
• Social Networks sind weniger elitär und erfüllen ihren Nutzen
auf anderen Ebenen
• Neuerdings entstehen Netzwerke auch mit Produkte, Initiativen
etc.
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10. Definition Social Networks
Ein webbasierter Service, der
1. Individuen erlaubt ein öffentliches
oder semi-öffentliches Profil zu
erstellen
2. die Verbindung zu Anderen
unterstützt
3. weitere Informationen über eigene
Aktivitäten über das Netzwerk
verbreitet
Quelle: Boyd/Ellison
Boyd/Ellison (2007): Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship;
Journal of Computer-Mediated Communication
Volume 13, Issue 1, pages 210–230, October 2007
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11. Die Entwicklungsgeschwindigkeit Sozialer Netze ist größer als
unsere Möglichkeiten der Erforschung.
Facebook dominiert derzeit die Entwicklung
Weltweit stark wachsende Netzwerke mit abnehmendem
Netzwerke Wachstum
Social Networks Deutschland
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12. Tracking von
2 Online-Aktivitäten
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13. Datenspuren von Online-Aktivitäten entstehen freiwillig und
unfreiwillig
Freiwillige Datenspuren Unfreiwillige Datenspuren
• Registrierungen • Geographische Zuordnung
• Altersangaben (GPS, Triangulation etc.)
• Clicks, Likes, Memberships, • Browser und
Followers Verhaltensdaten
• Neu: Dislike • Datenübergabe zwischen
• … Werbeplattformen
• …
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14. Standardprozedur aller Anbieter im (mobilen) Internet:
Hintergrundtracking von Aktivitäten und Datenverknüpfung
Facebook Auswertung von www.soccer.questfox.com
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15. Die unfreiwillig hinterlassenen Spuren werden zu
interpretierbaren Aussagen verknüpft.
Apple GPS Bewegungsprofil Collusion plugin der Werbetracker
Quelle: Apple Bewegungsprofil Quelle: Installation des Collusion Trackers und kurze
via Apple ID im Jahr 2010 Surf-Aktivität (5 Minuten)
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16. Freiwillige Angaben wie der „I like“ Button sind die Basis zur
Erstellung von tiefergehenden persönlichen Analysen:
Kombination persönlicher Daten mit Interaktionsdaten
Die Hürden zum Klick werden gesenkt
Alle Daten werden dadurch wertvoller:
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17. Vermeintlich harmlose Informationen ergeben im veränderten
Analysekontext weitere Erkenntnisse
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18. Netzwerkanalyse
auf Basis von User
3 Aktivitäten
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19. Ursprung der Social Network Analysen: Six Degrees to Kevin Bacon
Wer von uns steht in enger Beziehung zu Kevin Bacon?
Source: alumni.indiana.edu/about/fun/kbacon.shtml
http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Degrees_of_Kevin_Bacon
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20. Das Konzept der nicht-rekativen Beziehungsanalyse ist auf
Facebook bereits umgesetzt
St. Gallen Allgäu
Schule
Berlin Zürich
1. Jahr
Freunde Berlin
Grenoble
Eberswalde
Freunde verstreut
Freunde Berlin
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21. Unterschiedliche mathematische Ansätze versuchen die
Beziehungen zwischen Netzwerkteilnehmern zu berechnen
Durch Social Media Aktivitäten (I like) werden diese
Beziehungen um freiwillige Informationskomponenten ergänzt
Newman: The mathematics of networks http://en.wikipedia.org/wiki/Centrality
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22. Im Hintergrund der Analyse konkurrieren derzeit verschiedene
Ansätze zur Ermittlung tiefergehender Zusammenhänge
Heute: Ego-Centered Network Zukunft: Network of Influence
ICH Meine Bedeutung für das Netz
Quelle: Trusov / Bodapati / Bucklin (2010): Determining Influential Users in Internet Social Networks.
In: Journal of Marketing Research, August 2010, S. 643-658
Download: http://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID1479689_code1012805.pdf?abstractid=1479689&mirid=3
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23. Zurzeit suchen Unternehmen und Forscher die Formel zur
Bewertung des Userverhaltens.
Ziel: Ermittlung der Meinungsführer / Influencer
Influencer-Aktivitäten
Zuft = log-in activity
over the past days
Influence of First-Level-Networks
Influence of Second-Level-Networks
Quelle: Trusov / Bodapati / Bucklin (2010): Determining Influential Users in Internet Social Networks.
In: Journal of Marketing Research, August 2010, S. 643-658
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24. Erste Erkenntnisse der Forschung:
1st Level Netzwerk hat starken Einfluss auf das eigene Verhalten
• Einer von fünf Freunden beeinflusst die eigene Aktivität
• Weibliche Freunde neigen dazu, mehr Einfluss auf die
männliche Benutzer haben
• Menschen, die konkrete Angaben zum Freizeitverhalten gemacht
haben (dating objectives) haben weniger einflussreiche Freunde
• Freunde, die älter sind als man selbst haben weniger Einfluss
• 2nd Level Netzwerk: Viel schwächerer Einfluss als angenommen. Nur
bis zu 10% der User sind überhaupt einflussreich auf dem 2nd Level
Quelle: Trusov / Bodapati / Bucklin (2010): Determining Influential Users in Internet Social Networks.
In: Journal of Marketing Research, August 2010, S. 643-658
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25. Social Media
Measurement:
4 Der Wert des Menschen
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26. Die Welt der Tweets wird im Hintergrund vernetzt ausgewertet
Beispiel: Twitalyzer; Mentionmap
http://www.twitalyzer.com/metrics.asp?u=frischkopp http://mentionmapp.com/beta/classic/#user-frischkopp
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27. Neue Segmentierungen auf Basis der Aktivitäten und
Verknüpfungen werden möglich
http://klout.com/#/borschtsch/kloutstyle
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28. Die ersten Ansätze zur Ermittlung der Bedeutung von Menschen
in Social Media sind bereits aktiv
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29. Die kommerzielle Auswertung der Beziehungen steht im Fokus
Frage: Was ist eine Beziehung (z.B. Fan) wert?
Der wirtschaftliche Wert eines Facebook-Fans scheint höher zu sein
http://barnraisersllc.com/wp-content/uploads/2011/05/value-of-facebook-fans1.jpg
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30. Der Wert eines Menschen besteht in Social Media aus der
Summe seiner Kontakte und Interaktionen.
Verschiedene Tools versuchen dies in monetären Werten
auszudrücken
https://goprivate.abine.com
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31. Der Sammelrausch ist ausgebrochen.
Der Goldrausch soll noch folgen
• Die ermittelten Maßzahlen erscheinen derzeit noch nicht
durchgängig sinnvoll nutzbar
• Aber: Vielzahl der Daten wird aus dem Kontext heraus
mittelfristig sinnvolle Dinge ergeben
• User-Aktivitäten werden zu Lebensprotokollen, die auch ohne
das eigene Einverständnis dauerhaft zur Verfügung stehen und
definitiv einer Vermarktung zugeführt werden
Thesen zur Zukunft:
• Wir müssen uns vom TKP (Tausender Kontaktpreis) im
Marketing verabschieden.
In Zukunft werden individuelle Werbepreise auf Basis des
Einflusses eines Nutzers gezahlt werden
• Neue Formen der Incentivierung werden Einzug im Marketing
halten
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32. Zukünftig werden Menschen mit einem hohen Score in Social
Media als eigenes Segment behandelt und bearbeitet
Erste Beispiele:
• Cathay Pacific erlaubt Menschen mit Klout Score über 40 die
Nutzung der Lounges
• Moo verschenkt Business cards bei Klout Score über X
http://www.forbes.com/sites/reuvencohen/2012/05/11/social-media-clout-the-rise-of-micro-celebrity-endorsements/
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33. Fazit
6
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34. Was tun?
Gemeinsam für einen verantwortungsvollen Umgang
mit Social Networks
Können Sie sich ein Leben ohne Haben Sie keine Angst vorm Missbrauch
Facebook vorstellen? mit ihren sensiblen Daten?
• „Nein. Das Netzwerk • „Die eine Hälfte meiner
erlaubt mir eine Daten vertraue ich Google,
mechanisierte, seelenlose die andere Facebook an.
Abwicklung meines Damit sollten beiden
Soziallebens ohne störende Konzernen die
Emotionen oder körperliche entscheidenden
Nähe - für neurotische, Puzzlestücke zur
schwer gestörte Totalüberwachung fehlen.“
Persönlichkeiten wie mich
geht damit ein Lebenstraum
in Erfüllung.“
Interview mit dem Titanic Autor Leo Fischer
http://meedia.de/details/article/korrupte--innerlich-erloschene-menschen_100039646.html 28.02.2012
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35. Kontakt: Holger.Luetters@htw-berlin.de
Angebot zur Kontaktaufnahme auf XING/LinkedIn statt auf
Facebook www.xing.com/profile/Holger_Luetters
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36. Literatur
• Kumar, R., Novak, J., & Tomkins, A. (2006). Structure and evolution of online
social networks. Proceedings of 12th International Conference on Knowledge
Discovery in Data Mining (pp. 611–617). New York: ACM Press.CrossRef
• Lampe, C., Ellison, N., & Steinfield, C. (2006). A Face(book) in the crowd:
Social searching vs. social browsing. Proceedings of CSCW-2006 (pp. 167–
170). New York: ACM Press.CrossRef
• Lampe, C., Ellison, N., & Steinfeld, C. (2007). A familiar Face(book): Profile
elements as signals in an online social network.Proceedings of Conference on
Human Factors in Computing Systems (pp. 435–444). New York: ACM
Press.CrossRef
• Trusov / Bodapati / Bucklin (2010): Determining Influential Users in Internet
Social Networks. In: Journal of Marketing Research, August 2010, S. 643-658
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