social media analytics – aktuelle herausforderung
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Lehrstuhl Informatik 5(Informationssysteme)
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GALA Social Media Analytics –Aktuelle Herausforderungen
Ralf KlammaRWTH Aachen
Lehrstuhl für Informatik 5 – InformationssystemeRWTH Aachen
Gesellschaft für Informatik Regionalgruppe KölnThemenabend 06.07.2011
„Social Media, Social Networks“
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Motivation Große Datenbestände aus dem Betrieb sozialer Medien Algorithmen zur Datenanalyse
– Statistische Analyse (z.B. kontextbewusste Nutzungsstatistiken)– Soziale Netzwerkanalyse (SNA)
Visualisierungstechniken– Statistische Diagramme (z.B. Box/Pie Chart, Timeline)– Geografische Karten (z.B. Google Maps 2D, Google Earth 3D)– Graph Visualisierungen (Fluss & Formation)
Web Technologien– HTML, CSS, JavaScript + Rahmenwerke (z.B. jQuery, dojo, sencha, etc.)– Web Widgets (OpenSocial, W3C)
Wie können Analyseergebnisse in Wikis, Blogs und Foren präsentiert werden, so dass sie dem Anwender zusätzlichen Nutzen bringen?
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Ablauf
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Welche Interaktionen sind nutzbar? Dienstnutzung
– Dienstaufrufe– Kontextinformationen (physisch, technisch, sozial, etc.)
Organisation von Nutzern in Communities– Entstehung & Entwicklung von (überlappenden) Communities– Entwicklung von internen und übergreifenden Nutzerrollen
Kollaboration zwischen Nutzern und Communities– Gemeinsame Erstellung & Bearbeitung von Resourcen & Metadaten– Social Media Operationen (Bewerten, Taggen, Kommentieren, etc.)
Kommunikation zwischen Nutzern und Communities– Asynchron (Blogs, RSS Feeds, Foren, Mailinglisten, etc.)– Synchron/Echtzeit (Instant Messaging, Multiuser Chats, Konferenzen, etc.)
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Aktuelle Forschung am I5 –Systeme, Datenbestände & Analyse Netzwerkanalyse
– Digitale Bibliothek (AERCS) – > 800.000 Autoren, >1.4 Mio Aufsätze, >3700 Konferenzserien der Informatik– Datensätze von DBLP & CiteSeerX
– Web 2.0 Artefakte (MediaBase)– >730 Blogs & Mailinglisten, >330.000 Einträge– Internationale Blogs & Mailinglisten
– Chat (MobSOSX & Socrates XMPP)– >230 Nutzer, >40.000 Chat-Interaktionen in >1700 Sessions– XMPP Kommunikation (Instant Messaging, Multiuser Chat, etc.)
Statistische Analyse– Nutzung & Qualität von Web Diensten (MobSOS)
– >1,3 Mio Anfragen von >200 Nutzern aus >20 Communities an >40 Dienste– Sessions, Benutzer, Communities, Dienste, Kontext, Fehler
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Welche Informationen sind aus der statistischen Analyse gewinnbar?
Kontextbewusste Nutzungsstatistiken Nutzer, Communities, Ressourcen, Dienste Ort, Zeit, Genutzte Technologien Frequenz, Dichte, Verteilung, Muster
Werkzeugqualität Performanz, Stabilität, etc. Fehleraufkommen/quellen
Empfehlungen für Nutzer Eigen- & Community-Bewusstheit Gemeinschaftliche Anforderungen
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Welche Informationen sind aus der Netzwerkanalyse gewinnbar?
Identifikation von Rollen– Experten
– Empfang und Verbreitung von Information– Zentralitätsmaße [Wasserman & Faust, 1997]
– Innovation Stars (Boundary-Spanner, Broker) – Community-interne & übergreifende Kommunikation– Betweenness Zentralität [Burt, 2005]
Einflüsse– Wer oder was beeinflusst Nutzer oder Communities?– Influence networks [Lewis, 2008]
Identifikation von Communities– Welchen Communities gehört ein User an?– Community mining [Clauset et al., 2004]
Eigen- & Community-Bewusstheit (Struktur & Entwicklung) Empfehlungen für den Nutzer
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Wie können Analyseergebnisse für den Nutzer visualisiert werden?
Web Widget Technologien (z.B. OpenSocial, W3C Widgets) Widget: Kleines UI Element mit beschränkter, wohldefinierter Funktionalität
– Metadaten: XML– Logik: HTML5, JS/AJAX, CSS & entsprechende Frameworks (z.B. jQuery) Grundbaustein für interaktive Visualisierungen von Analyseergebnissen
Widget Renderer: Rendering von Widgets unter Angabe der Widget URL Widget Container: Anordnung eines oder mehrerer Widgets auf einer Seite Zusammenstellung von Widgets aus verschiedenen Quellen via Widget URL Visualisierungs-Dashboards & Integration in beliebige Webseiten via iframe OS Lösungen: OpenSocial Apache Shindig; W3C Widgets Apache Wookie
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Widget-basierte Visualisierung –Zero-Config Dashboard in iGoogle
Integration beliebiger konfigurationsloser Visualisierungs-Widgets in iGoogle Seiten
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Widget-basierte Visualisierung –Interaktive Dashboards
1. Auswahl einer Datenbank
2. Auswahl selbst definierter Filter
3. Visualisierungen passen sich an Filter an
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Integration von Visualisierungen in beliebige Webseiten
Einbettung in beliebigeWebseiten mittels iframes
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Autorenumgebung für Visualisierungs-Widgets
1. Angabe einer Datenbankanfrage
2. Auswahl & Parametrisierung der Visualisierung
3. Widget Voransicht4. Angabe von Metadaten
5. Automatische Generierung von Widget Quellcode
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Zusammenfassung & Ausblick Zusammenfassung
– Ablauf der Erstellung/Einbettung von Visualisierungen Sozialer Mediennutzung– Überblick über nutzbare Informationen– Überblick über Analysetechniken– Visualisierung mit Web Widgets (Dashboards & Einbettung)– Autorenumgebung für Visualisierungs-Widgets
Ausblick– Web Technologien (HTML5) + Cloud Technologien + Echtzeitprotokolle– Cloud-basierte Analyse- & Visualisierungsalgorithmen– Darstellung in Echtzeit mit XMPP
– XMPP-fähige Widgets– Nutzung der Publish-Subscribe XEP & HTML5 WebSocket
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