Frühwarnsystem zur Identifikation kritischer Situationen der Meinungsbildung im Web 2.0

Abstract 

Im Web 2.0 schließen sich immer mehr Menschen zu Communities zusammen, in denen sie sich über die Produkte von Unternehmen austauschen. Dabei beeinflussen sie gegenseitig ihre Meinungen. Durch eine Beobachtung und Analyse der Meinungsbildung können Unternehmen Risiken frühzeitig erkennen.  
In dieser Arbeit wird ein Frühwarnsystem zur Identifikation kritischer Situationen der Meinungsbildung im Web 2.0 vorgestellt. Das System ermöglicht es, den Meinungsbildungsprozess in Communities automatisch zu analysieren und zu beurteilen. Bei Eintritt einer kritischen Situation erfolgt eine Warnung an den zuständigen Marketing-Manager. Dieser kann durch rechtzeitiges Eingreifen negative Konsequenzen abwenden.  
Das Frühwarnsystem wird als Neuro-Fuzzy-System konzipiert. Es kann anhand der Einschätzung früherer Situationen linguistische Regeln erlernen, welche die Beurteilung zukünftiger Situationen erlauben. Dadurch ermöglicht es eine einfache Wissensakquisition. Außerdem sind die Regeln aufgrund ihrer linguistischen Form gut interpretierbar. Anhand zweier Anwendungsfälle wird gezeigt, wie das konzipierte System zur Identifikation kritischer Situationen im Web 2.0 eingesetzt werden kann.