Social Media – Datenanalyse und Marketing bei Instagram und Co.
von Laura Braun (Studentin Data Science)
Klar, Soziale Medien gibt es nicht erst seit gestern, aber die letzten Jahre und insbesondere die Coronapandemie haben den Social-Media-Plattformen noch einmal ordentlich Auftrieb verpasst. Die Plattformen sind jedoch nicht nur zu einem wichtigen Bestandteil des individuellen Alltags und zum Garanten sozialer Teilhabe mutiert, sondern auch der Mittelpunkt moderner Marketingstrategien von Unternehmen, politischen Parteien und Non-Profit-Organisationen geworden. Soziale Medien erlauben Echtzeit-Trendanalysen, die auch in Zukunft vor allem für Unternehmen eine immer größere Rolle in der Unternehmensentwicklung einnehmen werden. Das bedeutet auch, dass die Nachfrage nach Webanalyst:innen, Data Scientist:innen und KI-Entwickler:innen weiterhin stark zunehmen wird und ein Erlernen dieses Berufes daher enormes Potenzial mit sich bringt.
Aber was ist nun Social Media Analytics?
Bei Social Media Analytics handelt es sich um ein interdisziplinäres Verfahren, das sowohl Erkenntnisse der Sozialwissenschaften als auch der Computerwissenschaft nutzt, um Soziale Medien zu analysieren. Dabei werden Daten aus sozialen Netzwerken und Medien gesammelt und interpretiert. Bei diesen Daten handelt es sich jedoch nicht lediglich um statistische Kennzahlen wie beispielsweise zu Likes, Followern oder Klicks. Vielmehr werden Machine Learning-Modelle und eine Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, sog. Natural Language Processing verwendet, um Zusammenhänge und weitaus tiefgreifender Erkenntnisse aus Social Media Daten zu gewinnen. Daten werden zunächst nach bestimmten Schlüsselwörtern oder Themen durch kanalübergreifende Suchanfragen oder sogenannte Web-Crawler abgerufen. Die bei der Suche erhaltenen Daten bzw. Textfragmente werden dann in eine Datenbank geladen, kategorisiert, anschließend analysiert und gegebenenfalls visualisiert.
Wie funktioniert Social Media Analytics?
Die wichtigsten Schritte, um mit datenwissenschaftlichen Tools und Methoden, Soziale Medien zu analysieren:
Social Media Analysen liefern nicht nur für Unternehmen, Organisationen oder politische Parteien wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung ihrer Marketingstrategien, sondern können auch im sozial- oder verhaltenswissenschaftlichen Kontext Aufschluss über das Verhalten und die Haltung der an den Plattformen partizipierenden Individuen geben und interessante Entwicklungen sichtbar machen. Maschinelles Lernen und Natural language processing sind wichtige Bestandteile des Data Science Studiums an der WHZ, aber auch die mathematischen und statistischen Fertigkeiten zur Anwendung von Analysemethoden sowie Datenvisualisierung werden vom ersten Semester an gelehrt.
Quellen: