Detecting Opinion Leaders and Trends in Online Communities

Abstract

Heute werden Online-Gemeinschaften im World Wide Web immer interaktiver und vernetzter. Web 2.0-Technologien bieten eine Vielzahl von Plattformen, wie Blogs, Wikis und Foren, auf denen beispielsweise Verbraucher Daten über Produkte und Hersteller verbreiten können. Diese Daten liefern eine Fülle von Informationen über persönliche Erfahrungen und Meinungen, die für Unternehmen und Vertriebsorganisationen äußerst relevant sind. Die Themen der Beiträge können zum Teil mit modernen Textmining-Techniken ermittelt werden. Eine weitaus schwierigere Aufgabe ist es, Faktoren zu erkennen, die die Entwicklung von Meinungen innerhalb des sozialen Netzwerks beeinflussen. Für eine solche Art von Trendscouting müssen die Beziehungen zwischen den Mitgliedern der Gemeinschaft berücksichtigt werden. Die Analyse sozialer Netzwerke hilft bei der Erklärung des sozialen Verhaltens miteinander verbundener Personen, indem sie quantitative Maße für soziale Interaktionen liefert. Es wird ein neuer Ansatz auf der Grundlage der Analyse sozialer Netzwerke vorgestellt, der es ermöglicht, Meinungsführer und Meinungstrends zu erkennen. Dies führt zu einem besseren Verständnis der Meinungsbildung. Das Gesamtkonzept, das auf Text Mining und sozialer Netzwerkanalyse basiert, wird vorgestellt. Anhand eines Beispiels wird der Analyseprozess veranschaulicht.

(Diese Publikation ist nur in englischer Sprache verfügbar)