Social Media Analytics – Aktuelle Herausforderung

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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