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Data-Mining im Social Web

Das Social Web ist eine mächtige Quelle für Unternehmen. Seit dem Aufkommen von Microblogging-Tools, Wikis, Blogs und Co. werden Meinungen gerne online geäußert. Innerhalb dieser gigantischen und unermesslichen Datenflut liegen 80% bis 90% der vorhandenen Informationen in Form von unstrukturierten Texten vor. Das darin schlummernde Wissen kann Unternehmen jedoch helfen, strategische Entscheidungen zu treffen. Die Frage lautet: „Was denken unsere Kunden wirklich?“ Doch wie kann ein Unternehmen an solche Daten gelangen? Eine Möglichkeit ist das sogenannte Data-Mining.

1. Was versteht man unter Data-Mining?
Data-Mining ist ein Instrument, um große Textmengen zu strukturieren und zu analysieren. Dazu kommen meist computerlinguistische Verfahren zum Einsatz, die automatisiert ablaufen. Hauptaufgabe des Data-Mining ist es, durch die Aufdeckung von Mustern und durch eine Inhaltsanalyse relevantes Wissen im Social Web aufzudecken und strukturiert darzustellen.

2. Welche Einsatzgebiete gibt es?
Im Marketing wird das Data-Mining vor allem im Bereich der Marktanalyse und des Customer Relationship Managements eingesetzt. Das Data-Mining kann im Rahmen einer Marktanalyse z.B. dazu genutzt werden, Textdokumente, die interessante Informationen über Konkurrenzunternehmen enthalten, zu sammeln und auszuwerten. Im Mittelpunkt der Analyse steht jedoch meist die Reputation des eigenen Unternehmens und der eigenen Produkte, wobei Data-Mining eingesetzt wird um bspw. Diskussionsbeiträge, Pressemitteilungen, Blogs etc. zu analysieren, um ein Bild des Unternehmens oder dessen Produkte zu erhalten. Besonders interessant ist dabei die Identifikation falscher oder besonders kritischer journalistischer Artikel, um entsprechend reagieren zu können.

3. Was macht Data-Mining im Social Web besonders?
Im Social Web befinden sich viele Multiplikatoren unter den Nutzern, die häufig Produkte und Marken bewerten und durch soziale Netzwerke eine große Verbreitung dieser Meinungen erzielen. Das Social Web stellt mit seinen Blogs, Foren und Communities eine exzellente Datenquelle (gerade auch für Konsumentenmeinungen) dar, da alle Daten öffentlich und kostenlos zugänglich sind. Data-Mining kann unverzerrte Stimmungsbilder z.B. bezüglich Produkten, Marken und Wettbewerbern einfangen – und dies aktuell und schnell. Die Grenzen des Data-Minings liegen derzeit vor allem darin, dass die Technologie noch nicht die Nutzerfreundlichkeit erlangt hat, die Nutzer von Web 2.0-Tools gewohnt sind.

4. Kann Data-Mining die Zukunft der Marktforschung sein?
Ja, denn das Data-Mining ist ein innovativer Ansatz zur Bewältigung des „Informations-Overkill“. Für Unternehmen ist dabei ein integriertes System anzustreben, das effizient und flexibel relevante Meinungsäußerungen automatisch und am besten real-time analysiert.