Analyse und Visualisierung des User Verhaltens in

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1 Goethe Universität Frankfurt Bachelorarbeit Analyse und Visualisierung des User Verhaltens in einem Massive Open Online Course eingereicht bei Prof. Dr. Ing. D. Krömker Dipl. Inf. D. Weiß Professur für Graphische Datenverarbeitung von Tarik Amhamdi Eingereicht am:

2 Eidesstattliche Erklärung Ich erkläre hiermit an Eides statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne Benutzung anderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe; die aus fremden Quellen direkt oder indirekt übernommenen Gedanken sind als solche kenntlich gemacht. Die Arbeit wurde bisher in gleicher oder ähnlicher Form keiner anderen Prüfungskommission vorgelegt und auch nicht veröffentlicht. Frankfurt am Main, den 28. März 2013 (Tarik Amhamdi)

3 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung Motivation Struktur und Vorgehensweise dieser Arbeit Grundlagen Massive Open Online Course (MOOC) OPCO OPCO Funkkolleg Medien Blogs und Soziale Netzwerke Blogs und Wordpress Twitter User und Soziale Netzwerkanalyse Visualisierung State of the art Standpunkt der MOOCs Social Network Analysis Netzwerk Analyse in MOOCs Software zur Analyse eines Massive Open Online Courses Gephi TAGSExplorer Alternative Software Konzeption Analyse der vorhandenen Quellen Transformation der Daten Konzeption des Analysetools Allgemeiner Aufbau des Tools Dashboard Twitter Analyse... 37

4 Blog Analyse Übergeordneter Vergleich zwischen den MOOCs Echtzeitanalyse Implementierung Programmierwerkzeug zur Umsetzung Zusätzliche Implementierungen Zusammenfassung und Fazit Was wurde erreicht? Was wurde nicht erreicht? Ausblick Q. Quellenverzeichnis A. Anhang... 60

5 1. Einführung 1.1. Motivation Im Jahr 2008 entstand einer der weltweit ersten Massive Open Online Course (MOOC), der von Stephen Downes und George Siemens an der University of Manitoba geleitet wurde [Cla13]. Es existieren zwar Vorläufer, jedoch besitzt dieser eine weitaus höhere Popularität. Es handelte sich dabei um einen Onlinekurs, der es Menschen auf der ganzen Welt ermöglichte daran teilzunehmen und ihr Wissen zu teilen. Ursprünglich wurde dieser MOOC mit dem Titel Connectivism and Connective Knowledge (CCK08) mit dem Hintergrund eines kleindimensionalen Onlinekurses aufgesetzt, welcher dann aber letztendlich mehr als 2200 Menschen weltweit anlockte und somit den ersten Meilenstein für die neue Art des Lernens setzte. In diesem Moment brach das Zeitalter der MOOCs aus und es ist bis zum heutigen Zeitpunkt eine stark steigende Tendenz erkennbar, was das Interesse an diesen besonderen Onlinekursen angeht. An der Goethe Universität in Frankfurt am Main wurde von studiumdigitale, der zentralen elearning Einrichtung der Universität, im Jahr 2011 der erste deutsche MOOC aufgesetzt, der OpenCourse 2011 (OPCO11), welcher den Titel Zukunft des Lernens trägt [Cla11]. Der Kurs sollte die Teilnehmer dazu anregen sich Gedanken über die Entwicklung des Lernens in der heutigen mediengestützten Gesellschaft zu machen und mittels einer Agenda, die sich über den gesamten Zeitraum von 11 Wochen des OpenCourse streckte, wurden die Struktur und der Rahmen geschaffen, in dem der Kurs stattfand. Der Veranstalter setzte einen Kursblog auf und regte die Kommunikation auf Twitter an um den Teilnehmern aktiv die Möglichkeit zu geben sich über die Inhalte des Kurses auszutauschen. Die Nachfrage an MOOCs im deutschsprachigen Raum wurde mit OPCO11 erkannt und gefördert, da in Zusammenarbeit mit weiteren Instituten im Folgejahr 2012 der OPCO12 mit dem Titel Trends im E teaching und das Funkkolleg Medien 2012/2013 unter dem Namen Wirklichkeit 2.0 entstanden [Cla12]. Hier wurde ebenso die mediale Unterstützung via Twitter und Blogs bereitgestellt und im Falle von Funkkolleg Medien erfolgte hinzukommend noch eine radiogestützte Publizierung, da der hessiche Runkfunk der Veranstalter war [Hel12]. Die steigende Nachfrage an Open Courses in Deutschland und das positive Feedback werfen natürlich Fragen auf, wie die vergangenen Kurse aus dem Blickwinkel des Nutzerverhaltens verliefen. Es wurden diesbezüglich viele Beiträge der Teilnehmer in den oben genannten Open Courses auf Twitter gesammelt, in denen sich unter anderem Daten, wie Zeitpunkte der Beiträge und direkte Kommunikation zu anderen Benutzern, befinden. Auch die Blogbeiträge der Nutzer auf der Kursblog Seite können eine Interessenentwicklung über den gesamten Kurs ergeben, wenn diese anhand ihrer Intensivität über die Kursdauer analysiert werden. Es stellen sich einige interessante Fragen auf, ob die Kursteilnehmer den OpenCourse konsequent von Anfang an besuchten, diesen frühzeitig abbrachen oder auch erst zu einem späteren Zeitpunkt dazu fanden. Weiterhin fiel 1

6 das Augenmerk auf die Interaktion zwischen den Teilnehmern gefallen, wie diese die Kommunikationsplattformen nutzten, ob sie Favoriten hatten und ob es dem allgemeinen Trend entsprach. Außerdem ist die Netzwerkentstehung ein wesentlicher Betrachtungspunkt, der Aufschluss über die Teilnehmerentwicklung liefern kann, indem man beobachtet ob bestehende Teilnehmer mit der Zeit neue User dazu holen und der Kurs via Netzwerkausbreitung an Popularität gewinnen konnte. Die Aufdeckung dieser Netzwerkstrukturen und Gruppenbildung kann Klarheit darüber verschaffen, mit welchen Intentionen potentielle Teilnehmer zu dem MOOC dazu kommen. Die Frage, ob das Prinzip des weltweit vernetzten Online Kurses auch bei einem deutschsprachigen Kurs erhalten bleibt, erfordert eine weitergehende Aufklärung, aus welchen Regionen die Teilnehmer stammen. Das Grundprinzip der MOOCs beruht auf der aktiven Teilnahme an den Kursen, zu jeder Zeit, an jedem Ort. Darauf basierend liegt es nahe die Analyse nach dem gleichen Schema der Echtzeit handzuhaben. Letztendlich entstand das Verlangen nach einer Lösung, die es parallel zum aktiv laufenden Kurs erlaubt, selbstständig, interaktiv und übergreifend das Nutzerverhalten in Echtzeit zu analysieren und mit geeigneten Mitteln zu visualisieren. Eine Unterredung mit einem der Betreuer aus OPCO11 und studiumdigitale bezüglich dieses Themas und der Idee, aus den gesammelten Daten der Kommunikationsplattformen, die oben genannten Informationen dynamisch zu erforschen, lag den Grundstein für diese Bachelorarbeit. Es bestand das Interesse mehr als eine statische Auswertung von Fakten und Besucherverhalten zu erlangen, viel mehr leitete die Idee des individuellen Erforschens einzelner Komponenten der Netzwerkbildung und Nutzerverhaltens zu dem letztendlichen Thema dieser Arbeit. Es besteht die Hoffnung das Teilnehmerverhalten in den deutschsprachigen MOOCs, die studiumdigitale begleitet hat, auf interaktive Weise zu analysieren und diese Analyse auf Basis einer leichten Interpretierbarkeit mittels geeigneter Visualisierung in Form einer Web Lösung zu ermöglichen. Hiermit soll ebenso die Grundlage dafür geschaffen werden, mit Hilfe des gewonnenen Wissens aus vergangenen Open Courses, die Entwicklung folgender MOOCs in Deutschland besser auf das Nutzerverhalten der Teilnehmer abzustimmen. Damit die entstehenden Werkzeuge leicht handzuhaben sind, bedarf es geeigneter Visualisierungstechniken. Diese werden ebenso wesentlicher Bestandteil dieser Bachelorarbeit sein Struktur und Vorgehensweise dieser Arbeit In dieser Bachelorarbeit wird die Herangehensweise für die Aufarbeitung, der für die Analyse relevanten Informationen, beschrieben und die Stärken dieser Quellen werden hervorgehoben. Außerdem wird auf die technische Realisierung eingegangen, mit der letztendlich die Analyse ermöglicht wird. Nachdem in diesem Kapitel die Motivation und Vorgehensweise geklärt wurden, folgt im nächsten Kapitel eine Erklärung wichtiger Begriffe für das bessere Verständnis dieser Arbeit. Dazu gehört eine Erläuterung grundlegender Kommunikationsplattformen und die Möglichkeit diese zu analysieren, Klärung in welche 2

7 Kategorie die Analyse solcher Kurse fällt und was unter dem Begriff der Visualisierung im Kontext dieser Arbeit verstanden wird. Im folgenden Kapitel State of the art wird erklärt wo der aktuelle Fokus bei der Analyse von Massive Open Online Courses liegt und bereits bestehende Analysetools von Netzwerken werden genauer beschrieben. Kapitel 4 unterliegt der Konzeption des Skripts. Es wird aufgezählt, welche Quellen vorhanden sind, es wird untersucht welche Informationen aus diesen Quellen analysiert werden sollen, ob eine weitere Aufbereitung nötig ist um sie zu nutzen und schließlich für welche Zielgruppe, unter Berücksichtigung entsprechender Nutzerfreundlichkeit, diese zugänglich gemacht werden. Anschließend wird in Kapitel 5 ein Einblick in die Implementierung der Software gewährt, mit welchem Programmierwerkzeug diese entstand und wie die Entwicklung eigener Tools erfolgte. Schließlich folgt in Kapitel 6 eine Zusammenfassung der Ergebnisse. 3

8 2. Grundlagen 2.1. Massive Open Online Course (MOOC) Ein Massive Open Online Course (MOOC) ist ein Online Kurs mit einer potentiell unbegrenzt hohen Teilnehmerzahl. Er beinhaltet den Beitrag von Experten zu den jeweiligen Themen, enthält meist eine Reihe von kostenlos zur Verfügung gestelltem Online Material und er vereint die Verbundenheit aus sozialen Netzwerken für die erweiterte mediengestützte Kommunikation. Grundsätzlich wird zwischen den Formaten xmooc und cmooc unterschieden [Dav10]. Bei einem xmooc handelt es sich um eine Form des Onlinekurses, die hauptsächlich den Einsatz von Videovorlesungen verfolgt, wobei der cmooc mehr die Form eines Online Lernportals besitzt, in dem der Fokus auf dem Austausch von Informationen zwischen den Teilnehmern liegt. Die am meisten verbreitete Form des Massive Open Online Course ist der cmooc und dieser wird einfachheitshalber im Folgenden als MOOC bezeichnet. Der erste MOOC seiner Art wurde im September 2008 an der University of Manitoba von Stephen Downes und George Siemens aufgesetzt [Cla13]. Ursprünglich sollte es ein kleiner Kurs sein, um den Studenten einen weiteren Schein zu ermöglichen, der jedoch offenen Zugriff für alle auf dem Netz hatte. Im Endeffekt schrieben sich für diesen Kurs eine Reihe von Leuten ein und die Idee des Connectivism wurde populärer. Diese besagt, dass der Mensch nicht als isoliertes, sondern als vernetztes Individuum zu sehen ist, mit dem ein Netzwerk zu anderen Menschen und Nicht Menschen entsteht [Geo05]. Die Idee des MOOCs ist je mehr man sich selbst mit dem Inhalt des Kurses auseinander setzt, umso mehr lernt man auch. Wenn man nun alle Elemente der Kommunikation, die der MOOC anbietet selber in Anspruch nimmt, bildet sich ein individuelles Informations Netzwerk. Von der ursprünglichen Struktur des MOOCs ausgehend, wird mit jedem weiteren Onlinekurs, den man anbietet, diese immer mehr verfeinert, da man aus dem Feedback der Teilnehmer und selbst gewonnener Erfahrung, wertvolle Rückschlüsse ziehen kann um darauffolgende MOOCs zu verbessern. Die Teilnahme an einem MOOC ist kostenlos und zugänglich für jeden, jedoch gibt es Fälle, in denen man entweder Geld bezahlen oder eine gewisse Aktivität nachweisen muss, um sich seine Teilnahme als Schein anrechnen zu lassen. Ein Professor, der sich mit dem Thema MOOCs auseinandersetzt, geht davon aus, dass diese auch auf Universitäts Ebene immer stärker an Bedeutung gewinnen warden It seems likely this new breed of MOOCs will have impact on education at the university level, particularly for technical majors such as computer science (Prof. Fred G. Martin in: Will Massive Open Online Courses Change How We Teach? ) [Fre12] OPCO11 Der Massive Open Online Course OPCO11 war der erste seiner Art im deutschsprachigen Raum. Er befasste sich mit dem Thema Zukunft des Lernens und führte die Interessenten 4

9 in einer elf wöchigen Agenda durch dieses Thema. Der offizielle Start der Agenda war am 2. Mai Ab diesem Zeitpunkt wurde nahtlos Woche für Woche ein anderes Thema unter dem Deckmantel Zukunft des Lernens diskutiert, bis schließlich der Kurs am 17. Juli 2011 endete. Inhaltlich beschäftigte sich der Open Course mit dem derzeitigen Stand des mediengestützten Lernens und in welcher Hinsicht sich das Thema Lernen in diesem Kontext ändern kann. Unter Einbindung von Communitys aus sozialen Netzwerken, neuester Elektronik wie ipads, ebooks & Co. und Einbeziehung des mobilen Lernens wurde der Rahmen für die Diskussion geschaffen, in dem alle Kursinteressenten ihre Erfahrungen und Wissen einbringen konnten. Dieser MOOC wurde unter anderem von studiumdigitale, in Person von Claudia Bremer, Prof. Detlef Krömker und David Weiß und Jochen Robes vom Weiterbildungsblog geführt [Joc13]. Diese waren maßgeblich für die Inhalte und für die zur Verfügung Stellung von Experten und Kursthemen verantwortlich. Der OPCO11 verfügte über einen eigenen Kursblog, indem die Autoren in regelmäßigen Abständen die Teilnehmer mit interessanten Beiträgen zum Thema informierten. Außerdem war es für Angehörige des Fachbereichs 12 der Goethe Universität möglich sich die Teilnahme an dem Kurs in Form von Credit Points gutschreiben zu lassen [Cla11]. Die Internetpräsenz des Kurses wurde mit Wordpress in einer Blog Form aufgestellt und schaffte den Kursteilnehmern somit ein gewohntes Umfeld für die Kommunikation auf der Seite. Die User waren in der Lage sich für einen Newsletter zu registrieren, in dem sie regelmäßig über die aktuellen Inhalte informiert wurden. Weiterhin konnte zum medialen Angebot unter dem #tag #opco11 getweetet werden und die Konversation über den Open Course somit auf Twitter anregen. Der Teilnehmerkreis erstreckte sich auf Nutzer aller Art. Vertreten waren MOOC Neulinge, themeninteressierte Laien und Experten und allesamt in verschieden ausgeprägter Teilnahmeaktivität. Jedem Nutzer stand es frei, sich wie ein Beobachter zu verhalten und den Beiträgen zu folgen, selbst aktiv zu werden und sein Wissen in Form von Kommentaren auf der Kursseite oder in Twitter preiszugeben oder tief einzusteigen, indem eigene Blogs zu dem Thema entstehen und mittels Pingback Funktion aus Wordpress im OPCO11 mit verfolgt werden können. Der OPCO11 aggregierte die entstandenen Inhalte zum Thema auf der Kursseite und diente somit als zentrale Sammelstelle. Zusätzlich fanden im Rahmen des Kursthemas regelmäßig Livesessions statt, zu denen die Teilnehmer freien Zugang hatten OPCO12 OPCO12 entstand, wie der Name schon andeuten lässt, im Jahr 2012 und es erhielt seinen Namen in Bezug zu den Open Course des Vorjahres OPCO11. Beginnend mit dem 16. April 2012 startete die erste Auseinandersetzung zu dem Kursthema Trends im E Teaching Der Horizon Report unter der Lupe [Cla12]. Unter insgesamt 6 verschiedenen Themen, in einem Zeitraum von 14 Wochen, fand der Kurs statt und endete schließlich mit dem 21. Juli Inhaltlich beschäftigten die Veranstalter alle Kurs Interessenten mit denen im Horizon 5

10 Report thematisierten Technologietrends. Unter anderem waren das Mobile Apps, Tablet Computing, Game Based Learning und einige mehr. Die Teilnahme am Kurs war kostenfrei und der Einstieg war zeitlich unabhängig. Somit war es auch Teilnehmern, die erst später von dem Kurs erfuhren, möglich Anschluss zu finden und teilzunehmen. Das Ziel des Open Course war es, in der Vergangenheit propagierte Ansätze, auf ihre Erfüllung zu untersuchen und technologische Trends inklusive ihrer Wirkung im Bereich der Bildung zu diskutieren. Diese Diskussion konnte wie in OPCO11 zuvor auf der Kursseite selbst oder auf Twitter unter #opco12 geführt werden. In regelmäßigen Abständen fanden Livesessions statt, die sich die OPCO User per Video Stream anschauen konnten. Zusätzlich zur unverbindlichen Teilnahme am Kurs, konnte sich jeder kostenfrei registrieren. Registrierte Nutzer waren somit in der Lage mit der Angabe ihrer Adresse regelmäßig Newsletter zu erhalten, die die Ergebnisse der Woche zusammengefasst enthielten. Darüber hinaus waren Registrierte dazu befugt sich für die Online Badges anzumelden. Die Online Badges in OPCO12 stellten eine Art Auszeichnung dar, die sich jedes Teilnahmemitglied selbst geben konnte [Cla12]. Es war somit möglich das eigene Interesse, bzw. die eigene Aktivität am Open Course zu kategorisieren. Als Badges standen Beobachter, Kommentator und Kurator zur Verfügung. Der Rang Beobachter stellte keine Anforderungen an den Teilnehmer, da er sich selbst als passiv agierende Einheit im Hintergrund kategorisiert. Der Kommentator hingegen machte es sich selbst zur Aufgabe aktiv mit Kommentaren an der Diskussion teilzunehmen und diese zu verfolgen. Von einem Kurator wurde jedoch mehr als alleiniges Verfolgen und Kommentieren erwartet. Aktives Auseinandersetzen mit den Inhalten und das Erstellen eigener Blogbeiträge oder ähnlich große Aufwendungen sollte sich ein Kurator als Ziel gesetzt haben um dieser Rolle gerecht zu werden. Für alle 3 Online Badges, die die Teilnehmer wählen durften, konnten sie ihre eigene Rollenbeschreibung hinzufügen, um ihre genauen Ziele niederzuschreiben und es einem Administrator somit zu erlauben, diese auf Erfüllung zu überprüfen. Jeder Badge setzte eine gewisse Aktivität voraus. Dadurch, dass sich jeder seinen Badge selbst aussuchen und verleihen konnte, bestand die Gefahr, sich bewusst oder unbewusst für einen unpassenden Badge einzutragen. Die Veranstalter des Kurses waren jedoch in der Lage, bei grob falscher Kategorisierung, einzelne Korrekturen zu tätigen und gegebenenfalls Nutzer herabzustufen. Der größte Anteil an Teilnehmern war als Beobachter und Kommentator gekennzeichnet und wenige trauten sich den Rang Kurator zu. Der OPCO12 wurde größtenteils von denselben Veranstaltern wie bei OPCO11 geführt und es entstanden seit der Eröffnung dieses Kurses mehrere Hunderte Beiträge auf Twitter und der Kursseite. Der Teilnehmerkreis war, wie typisch für MOOCs, uneingeschränkt offen für jeden Interessenten und dem entsprechend beteiligten sich, neben den Neugierigen, auch wieder Experten an den Diskussionen beteiligt Funkkolleg Medien Nachdem Mitte 2012 der Open Course OPCO12 thematisch sein Ende nahm, folgte wenige Monate später, am 3. November 2012, der offene Online Kurs (OOK) Funkkolleg 2012/2013 6

11 mit dem Thema Wirklichkeit 2.0 Medienkultur im digitalen Zeitalter [Hel12]. Ein Unterschied zu den bisher beschriebenen Open Courses OPCO11 und OPCO12 besteht darin, dass der Funkkolleg Medien während der Entstehung dieser Bachelorarbeit noch nicht abgeschlossen ist. Somit sind noch nicht alle Diskussionen abgeschlossen und es wird in dieser Arbeit der Fokus auf den Inhalt gelegt, der bis zur Fertigstellung entstand. Außerdem unterscheidet sich der zum Funkkolleg organisierte OOK zu den OPCOs in der Hinsicht, dass der Funkkolleg bereits seit Jahren existierte. Der offene online Kurs wurde nachträglich dazu organisiert. Auch hier diente der Kurs zur Aggregation, der zum Thema verfassten Inhalte, und somit ist er diesbezüglich die zentrale Anlaufstelle. Inhaltlich setzt sich dieser Open Course mit dem Internet als führendes Leitmedium auseinander. Es wird der Einfluss der digitalen Medien auf das private und gesellschaftliche Umfeld diskutiert und welche Vorteile und Risiken hieraus resultieren. Zusätzlich zu studiumdigitale, die maßgeblich an OPCO11 und OPCO12 beteiligt waren [Cla11] [Cla12], ist mit dem hessischen Rundfunk hr2 Kultur ein Hauptveranstalter mit zusätzlichem Einfluss in der medialen Kommunikation vorhanden. Im Rahmen des Funkkolleg organisierten Kurses sind 23 Radiosendungen bei hr2 kultur geplant [Hel12]. Die 23 Sendungen sind in 4 Kategorien unterteilt und bis zum 11. Mai 2013 geplant. Darüber hinaus wird ein Begleitbuch angeboten, welches den Titel Wirklichkeit 2.0 Medienkultur im digitalen Zeitalter trägt. Das Buch ist nicht notwendig um inhaltlich den Diskussionen des Open Courses zu folgen, sondern soll ergänzend zum Wissen fungieren. Der Austausch zwischen den Teilnehmern erfolgt nach gewohntem Format auf der Kursseite, die ähnlich, wie bereits stattgefundene MOOCs in Wordpress, erstellt wurden und somit können Kommentare erstellt und beantwortet werden. Außerdem wird unter dem #tag #fkmedien in Twitter diskutiert und die zu diesem Thema entstehenden Tweets werden auf der Kursseite gesammelt und zum Nachlesen gelistet. Die User können ähnlich wie bei OPCO11 und OPCO12 einen Newsletter abonnieren und an regelmäßigen Video Livesessions teilnehmen. Weiterhin kann sich jeder Kurs Teilnehmer einer Prüfung unterziehen um ein anerkanntes Zertifikat von dem Institut für Qualitätsentwicklung Hessen zu erhalten. Diese Prüfung ist zwei geteilt und erfolgt zum einen Teil als Online Prüfung und zum anderen Teil als Präsenz Prüfung in einer Hochschule innerhalb Hessens. Die Prüfung in der Hochschule ist mit 10 Euro kostenpflichtig, womit die Zertifizierung Kosten mit sich bringt. Der Open Course selbst ist jedoch, wie für die meisten MOOCs üblich, kostenfrei. Der Kurs ist für jeden mit Interesse zugänglich und zielgerichtet an diejenigen, die Erfahrungen im digitalen Zeitalter im Rahmen eines Open Courses teilen und diskutieren möchten. Durch den Umstand, dass der Funkkolleg Medien zum Entstehungszeitpunkt dieser Bachelorarbeit nicht abgeschlossen ist, erfolgt in diesem Kontext keine endgültige Reflektion, sondern eine, die auf den bis zu diesem Zeitpunkt gesammelten Informationen beruht Blogs und Soziale Netzwerke Blogs und Wordpress Der Begriff Blog leitet sich aus dem englischen Web Log, sprich Online Tagebuch ab und 7

12 existiert seit Mitte der 1990er Jahre [Uni13]. Ein Blog ist ein, von Autoren, jedoch meist einem Autor, geführte Webseite, auf der der Autor regelmäßig neue Einträge verfassen kann. Die Einträge sind thematisch nicht eingeschränkt und können von Privatleben, Beruf oder sonstigen Themen handeln. In der Regel stehen die aktuellsten Beiträge am Anfang der Webseite und somit entsteht eine nach unten schier endlose Liste von Beiträgen, die seit der Bloggründung verfasst wurden. Es ist nicht unüblich, dass Blogautoren den Lesern erlauben Kommentare darauf zu verfassen und somit aktiv im Blog zu werden, womit man das Auseinandersetzen mit Blogs und die aktive Teilnahme daran als Bloggen bezeichnet. Eine weitere Form des Bloggens ist das Mikrobloggen, bei dem meistens kürzere Blogbeiträge verfasst werden, um mit anderen Blogteilnehmern zu kommunizieren, wobei es in der Regel einfachheitshalber ebenso als bloggen bezeichnet wird. In diesem Zusammenhang bietet es sich an auf die freie und kostenlose Software Wordpress einzugehen [Wor13]. Wordpress ist eine in der Programmiersprache PHP entwickelte Software, die das unkomplizierte Erstellen von eigenen Blogs erlaubt. Es benötigt eine Anbindung an eine MySQL Datenbank, in der alle Einträge des Blogs gespeichert werden. Wordpress liefert somit die Grundlage dafür, dass Blogs als Kommunikationsmedium leichter auch für Laien des Internets verwendbar werden und somit das Bloggen an Popularität gewinnt. Es werden verschiedene Daten über den Autor und die Kommentatoren in der Datenbank gespeichert und es können verschiedene Funktionen zur Erweiterung der Blogfunktionalität freigeschaltet werden. Auf diese Informationen in der Datenbank kann dementsprechend im Nachhinein zugegriffen werden. Zu den Funktionen, die hinzu geschaltet werden können befinden sich unter anderem die Pingbacks und Trackbacks. Trackbacks kommen im näheren Detail nicht in dieser Arbeit vor, aus welchem Grund nur die Pingbacks weiter erläutert werden. Die Funktion des Pingbacks ermöglicht es jedem Autor bei der Erstellung eines Eintrages in seinem Blog diesen, für andere mit Wordpress erstellte Blogs, auf inhaltlichen Zusammenhang zu durchsuchen. Auf der anderen Seite müssen die korrespondierenden Blogs diese Funktion im Allgemeinen ebenfalls freigeschaltet haben, sodass diese aktiv nach Beiträgen mit inhaltlichen Gemeinsamkeiten in anderen Blogs suchen. Wenn beide Parteien diese Gegebenheiten erfüllen, wird in dem Blog, der die Suchfunktion nach inhaltlich relevanten Themen freigeschaltet hat, automatisch ein Eintrag erstellt, der den Link beinhaltet, zu dem der Pingback generiert wurde. Das bedeutet, dass auf dem gegenüber betrachteten Blog der Link des korrespondierenden Blogs gelistet sein muss, sodass der Suchende diesen erkennt und einen inhaltlichen Zusammenhang zwischen diesen herstellt. Durch diese Funktion des Pingbacks können Blogs, die sich einander referenzieren, auch für die Blogleser dargestellt und in Zusammenhang gebracht werden. In diesem Kontext ist die Erläuterung des RSS Formats sinnvoll. RSS steht für Really Simple Syndication und ist eine einfache Struktur für die schnelle Veröffentlichung von Änderungen auf Webseiten [Mic06]. Die Betreiber von den Seiten können einen RSS Feed zur Verfügung stellen, den, am Inhalt der Seite interessierte User abonnieren können. Diese User sind somit in der Lage auf dem neusten Stand ihrer abonnierten RSS Feeds zu bleiben 8

13 ohne die Webseite an sich besuchen zu müssen. In der Regel erhalten sie eine Benachrichtigung, die sie grob über den Inhalt der neuen Beiträge informiert und dem sie bei weiterem Interesse folgen können um den kompletten Inhalt auf der Webseite zu betrachten. Dieses Format war auch in den, in dieser Bachelorarbeit betrachteten MOOCs vorhanden Twitter Twitter ist eine im Jahr 2006 gegründete Online Anwendung für das Microblogging, mit der man mit über 850 Millionen registrierten Mitgliedern weltweit bloggen kann, und wird meist als soziales Netzwerk definiert [Twi13]. Es kann über die Internetwebpräsenz genutzt werden oder auch über die Twitter App für die meisten Smartphone Betriebssysteme. Weiterhin wird Twitter von Privatpersonen, Organisationen und Firmen genutzt um sogenannte Tweets (auf gezwitscher ) mit einer maximalen Länge von 140 Zeichen zu verfassen. Jeder Nutzer besitzt in Twitter seinen eigenen Twitterblog auf dem die oben genannten Tweets verfasst werden. Außerdem ist es möglich den Beiträgen anderer Nutzer zu folgen, indem man auf der Seite der gewünschten Person zum Follower wird. Somit wird man automatisch über neue Beiträge der gefolgten Person benachrichtigt und Nutzer sind somit in der Lage von Personen, Organisationen oder auch Firmen auf dem aktuellsten Stand gehalten zu werden. Auf der anderen Seite ist der Nutzer neben Follower auch selbst jemand, dem gefolgt werden kann. In Twitter besteht die Möglichkeit des Retweetens. Ein Retweet kann auf einem Beitrag eines anderen Nutzers erstellt werden und fungiert inhaltlich nach dem Schema der Weiterleitung einer . Mit einem Retweet tweetet man denselben Inhalt unter seinem eigenen Namen und ermöglicht somit den eigenen Followern das Lesen des Tweets. Ein wichtiges Kriterium des Mikrobloggens ist die Konversation untereinander und somit schaffte Twitter die Möglichkeit von direkten Antworten Es ist möglich in Konversationen auf einem Nutzer Blog anderen Teilnehmern direkt zu antworten, auch wenn diese sich nicht an der Konversation beteiligen. Indem man seinen Twitterbeitrag mit und dem Nutzernamen beginnt, zählt Twitter den Beitrag als direkte Antwort zu dem adressierten Nutzer, womit dieser im Anschluss über die direkte Ansprache informiert wird. Automatisiert geschieht das mit Hilfe des Antworten Buttons, der unter jedem Tweet vorhanden ist. Ebenso nützlich sind die #tags (Hash Tags) in Twitter, die den Tweet einer Kategorie zuordnen, indem man in seinen Beitrag die # und im Anschluss die Kategorie hinzufügt. Somit ist jeder Nutzer in der Lage seine Nachrichten einer ausgewählten Klasse unterzuordnen, nach der in Twitter explizit gesucht werden kann. Daraus ergibt sich die Möglichkeit für die Twitter Mitglieder nach Schlagwörtern ihrer Wahl zu suchen und sie erhalten alle Beiträge, die in kürzerer Zeit unter diesem #tag verfasst wurden. Twitter stellt für seine Dienste eine Programmierschnittstelle (API) zur Verfügung, die den Mitgliedern eine Nutzung des Inhaltes der Twitterbeiträge für andere Kanäle ermöglicht [Twi131]. Eine verbreitete Anwendung der Twitter API ist die Überführung von Tweets in 9

14 eine Datenbank oder auch in Microsoft Excel. Auf Grundlage dieses Schemas entstanden die resultierenden Datenbanken, die den Inhalt der Tweets zu den Open Courses wiederspiegeln. In diesem Kontext ist die Erwähnung gewisser Problematiken in Twitter sinnvoll. Für User, die an den Inhalten von Twitter interessiert sind, stehen mittels der Twitter API die Tweetinformationen nur bis zu sieben Tage zur Verfügung. Es ist somit schwieriger Tweets über einen langen Zeitraum vom Startzeitpunkt der Anfrage zu sammeln. Um an ältere Tweets der User zu gelangen, bedarf es einer kontinuierlichen Datenspeicherung, was letztendlich die Umstände für eine historisch fundierte Analyse erschwert. Außerdem liefert die Suchfunktion in Twitter unvollständige Ergebnisse, womit es wiederum schwieriger wird, alle suchrelevanten Beiträge für das zu analysierende Thema zu erhalten User und Soziale Netzwerkanalyse Die Soziale Netzwerkanalyse (SNA) ist unter anderem eine Methode zur Aufdeckung von Verbundeffekten in sozialen Netzwerken [Uwe13]. Innerhalb dieser deckt sie Beziehungen zwischen interagierenden Parteien auf und stellt sie in Bezug zueinander. Sie ist ein weitverbreitetes Mittel um nach Schlüsselwörtern in sozialen Netzwerken zu priorisieren und ihre Wichtigkeit herauszulesen. Weiterhin eignet sie sich gut um Trends innerhalb von Netzwerken zu erkennen und daraus resultierende Handlungen zu erklären. Außerdem lassen sich mittels der Sozialen Netzwerkanalyse die Entstehung von Untergruppierungen beobachten und es ist zu erkennen, welche Nutzer stärker miteinander kommunizieren und aufgrund welcher Bedingungen dies passiert. Gründe für eine stärkere Gruppenbildung sind oftmals durch die lokale Nähe bedingt. Es lassen sich zentrale Nutzer in einem Netzwerk erkennen und wie stark ihr Einfluss auf den gesamten Netzwerkgraphen ist. Für eine geeignete Netzwerkanalyse bedarf es aufklärender Visualisierungen, da aus Rohdaten schwer auf Anhieb eine Übersicht zu gewinnen ist, da oftmals die übergeordnete Sicht fehlt. Oft wird hierfür auf das Prinzip von Knoten und Kanten zurückgegriffen, wobei Knoten eine Instanz darstellen und Kanten die Verbindung zwischen Instanzen ergeben. Durch weitere Parameter wie Größe, Skalierung und Positionierung, kann die Illustrierung einer SNA verständlicher werden. Für diesen Zweck besteht bereits eine Reihe von Software, die im ersten Schritt die Rohdaten gewinnt und im zweiten Schritt diese aufbereitet und visuell verständlicher macht [Gep13]. Alles in allem ist die Soziale Netzwerkanalyse wesentlicher Bestandteil bei der Untersuchung und Relativierung von unterschiedlichen Netzwerkstrukturen Visualisierung Der Begriff der Visualisierung gilt als Synonym für das Veranschaulichen [Dan06]. In dem Kontext dieser Arbeit ist diese mit dem Veranschaulichen der Daten zu definieren, die im Rahmen der stattgefundenen MOOCs gesammelt wurden. Sie ist von anderen Visualisierungsarten zu unterscheiden, da sie sich in diesem Kontext auf die digitale, 10

15 interaktive Visualisierung bezieht. Veranschaulichungen jeglicher Art beinhalten das Potential, die Aussagekraft von Daten, die analysiert werden können, stark zu erhöhen. Durch die Möglichkeit, Daten, durch geschickte Techniken deutlicher zu machen und in eine für den Menschen verständliche Form zu bringen, beinhalten die hieraus resultierenden Graphen enormes Aussagepotential über Zusammenhänge und Ursachen, die anhand der Rohdaten nicht erkannt würden. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit erlaubt die Visualisierung das Aufdecken von Verbundeffekten innerhalb von sozialen Netzwerken und ermöglicht erst die Interpretation von ihren Zusammenhängen. Die Visualisierung ist hier die Grundlage für eine einfache Interpretierbarkeit der Daten aus den Open Courses, da eine Analyse der Datenbanken und anderen Rohdaten sehr schwierig und ab einem gewissen Grad der Datenmenge nicht mehr manuell möglich ist. In diesem Sinne bietet die Veranschaulichung eine einfache Transformation der Daten in Schaubilder und Diagramme. Diese eignen sich hervorragend für eine Gewichtung von Kriterien und für den Vergleich dieser untereinander. Ein weiteres Schema, an dem sich diese Bachelorarbeit im Rahmen der Visualisierung bedient ist die Verwendung von Graphen in Koordinatensystemen. Indem eine beliebige Variable auf die Zeit abgebildet werden kann, entstehen Tendenzen mit denen Prognosen für einen weiteren Verlauf der gewählten Variable getroffen werden können. Weiterhin können mit dieser Art und Weise zweidimensionale Daten veranschaulicht werden, da sich diese ideal für Koordinatensysteme eignen. In Kuchen und Balkendiagrammen können in diesem Zusammenhang eindimensionale Daten eine Form der Veranschaulichung erhalten, die die Handhabung dieser Informationen vereinfacht. Auch der Google Konzern bietet frei verfügbare Diagramme und andere Illustrationen. Ebenso stehen mit dem JavaScript Plugin jquery inklusive dem dazugehörigen Plugin jqplot eine Menge an Visualisierungswerkzeugen zur Verfügung auf die später in dieser Bachelorarbeit genauer Bezug genommen wird. Es ist die Visualisierung, die das Aufdecken von Gruppen innerhalb von Netzstrukturen überhaupt erst möglich macht, da ein wesentlicher Teil dieser Zugehörigkeit nur mittels dieser optischen Effekte bewerkstelligt werden kann. Im Kontext dieser Arbeit existiert Visualisierungssoftware, die auf das Themengebiet der Sozialen Netzwerkanalyse eingeht und dessen Verwendung in späteren Kapiteln genauer betrachtet wird. Es ist außerdem möglich IP Adressen auszuwerten und anzeigen zu lassen, was auch eine Form der Visualisierung darstellt und ohne diese Hilfe eine Zuordnung zu der Region, aus der der Beitrag stammt nur anhand von Breiten und Längengrade möglich wäre. Ein anderer Parameter, der wegleitend für die hier erarbeiteten Ergebnisse sein wird, ist die Veranschaulichung in Echtzeit. Durch zeitlich bedingte Änderungen im Datenbestand in Verbindung mit der Darstellung dieser, kann neues Wissen dazugewonnen werden. Durch das Illustrieren von nachhaltig entstehenden Kettenreaktionen, die aufbauend auf einem Auslöser entstehen, können Strukturen erkannt werden und zueinander in Verbindung gesetzt werden. Ein Beispiel, welches an dieser Stelle erwähnenswert ist und das Verständnis 11

16 hierüber verdeutlicht ist das Projekt der Süddeutsche Zeitung, die alle Daten von Verspätungen der Züge sammelt und in Echtzeit abspielt [Süd13]. Bei losgelöster Betrachtung der einzelnen Verspätungen würde die potentielle Ursache für das Zuspätkommen nicht ersichtlich. Durch die Visualisierung einer ersten Verspätung einer Reihe von Verspätungen, ist eine Kettenreaktion an darauffolgenden Verspätungen erkennbar. Durch die Visualisierung dieser Kettenreaktion kann Aufschluss darüber gewonnen werden, wie einzelne Komponenten eines großen Ganzen letztendlich zusammenhängen. 12

17 3. State of the art Thema dieses Kapitels ist die Aufklärung über den Status der Massive Open Online Courses, die Betrachtung bestehender Soziale Netzwerk Analyse Vorgehen und was diese behandeln. Es wird an einem bestehenden MOOC Netzwerkanalyse Beispiel analysiert, welche Ergebnisse diese zum Vorschein brachten und in welchen Aspekten diese sinnvoll erweitert werden können. Außerdem wird in diesem Kapitel eine Übersicht der bestehenden Analysetools für soziale Netzwerke gegeben, welche Input Formatierung diese benötigen, ob es sinnvolle Tools gibt, die die Überführung in das passende Format ermöglichen und in wie fern sich die Resultate voneinander unterscheiden Standpunkt der MOOCs Massive Open Online Courses existieren in ihrer hier beschriebenen Form erst seit 2008, dennoch entwickelte sich in dieser kurzen Zeit eine Menge weiter und wurde Teilnehmern aus aller Welt zugänglicher gemacht. Das hängt damit zusammen, dass das Interesse an MOOCs in den letzten Jahren stark zunahm und ein regelrechter Hype entstand [Cla131]. Dadurch, dass MOOCs nicht nur regional angesiedelte Interessenten anziehen, können sich Teilnehmer ein facettenreicheres Bild über das dort besprochene Thema machen, da Menschen aus der ganzen Welt ihren Standpunkt zur Diskussion beitragen können. Eine aktuelle Übersicht zu den stattfindenden MOOCs würde den Rahmen sprengen, da durch die hohe Nachfrage an diesen Kursen, die Menge der aktuell laufenden MOOCs schwer überschaubar ist. Jedoch kann die Sicht auf die deutschsprachigen MOOCs beschränkt werden, wobei hier zu unterscheiden ist, dass es englischsprachige Kurse von deutschen Veranstaltern gibt. Ein Beispiel für einen aktuell laufenden, populären MOOC ist der #MMC13, der deutschsprachige MOOC MAKER COURSE [Dör13]. In diesem, vom 16. Januar 2013 startenden Kurs möchten die Veranstalter die deutsche MOOC Szene stärken und die Entwicklung von diesen Kursen im deutschsprachigen Raum fördern. In diesem Sinne soll, der bis zum 22. Februar 2013 laufende Kurs die Diskussionen darüber, wie ein MOOC konzipiert werden sollte von den Veranstaltern begleitet werden. Es werden MOOCspezifische Begriffe erläutert, Didaktiken betrachtet und Motive der Veranstalter eines solchen Kurses offen gelegt. Inhaltlich passt dieser MOOC gut zum aktuellen Stand der MOOCs in Deutschland, da mit steigender Nachfrage nach diesem Lernkonzept auch Fragen aufkommen, wie dieses am besten umgesetzt werden kann. Hier knüpft der #MMC13 geeigneter Weise an den entstehenden Wissensbedarf an und ermöglicht Neueinsteigern einen guten Start in die MOOC Gemeinde. 13

18 3.2. Social Network Analysis In dem Gebiet der Netzwerk Analyse gibt es unter anderem die Social Network Analysis (SNA) bei der eine Netzwerkanalyse anhand von sozialen Netzwerken betrieben wird und die Verbundenheit von verschiedenen Parteien des Netzwerkes nach unterschiedlichen Kriterien ermittelt werden kann [Uwe13]. Sie dient dem übergeordneten Überblick von sozialen Netzwerken und ermöglicht eine fundierte Suche nach Ursachen und Folgen von laufenden Vorgängen innerhalb des Netzwerkes. Für diesen Zweck wurde Software entwickelt, die diese Daten aus sozialen Netzwerken, wie Facebook extrahiert und für die Verarbeitung in die Netzwerkanalyse bereitstellt. Für Twitter existiert, wie im Vorfeld erwähnt, die Twitter API, aus der Nutzerdaten gewonnen werden können. Diese Daten beinhalten, je nachdem nach welchem Kriterium ausgefiltert wird, Informationen über die Nutzer des sozialen Netzwerkes, wer diese sind und mit wem sie über welche Themen in Verbindung treten. Es ist möglich diese Daten aus dem Blickfeld einzelner Nutzer zu gewinnen oder eine Suche nach ausgewählten Begriffen zu starten [Mel13]. Aufgrund davon, dass diese Daten essentiell für die SNA sind, ist mit der Gewinnung des Datenbestandes, der erste Schritt in diesem Gebiet getan. Als nächstes bedient man sich geeigneter Visualisierungssoftware, die die Informationen durch Visualisierung überhaupt erst interpretierbar machen. Welche Software für die eigene Netzwerkanalyse geeignet ist und wie sich die Programme voneinander unterscheiden, folgt im nächsten Unterkapitel. In der Regel lehnt sich diese Art von Software an die Graphentheorie an und symbolisiert die Parteien eines Netzwerkes mittels Knoten und die Verbindung zu anderen mit Hilfe von Kanten. Durch eine übergeordnete Betrachtung des resultierenden Netzwerkgraphen sind oft Gruppen erkennbar und durch welche Nutzer sie gegebenenfalls miteinander verbunden sind. Ein Schwerpunkt für die Nutzung der SNA liegt in der Marketing Industrie [Mir13]. Das Nutzerverhalten und die Interpretation zwischen Verbindungen einzelner Parteien sind die Grundlage für die Verbreitung von Werbung in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter. Unternehmen sind sehr stark daran interessiert, ausgehend von dem Beginn ihrer Werbekampagnen, von welchen Gruppen oder sogar Nutzern eine aktive Verbreitung des Werbeinhaltes gefördert wird. Die Firmen sind somit in der Lage nach der Auswertung einer Kampagne mithilfe der SNA die Reichweite ihrer Werbung zu analysieren. Mit dieser Auswertung können zukünftige Marketingkampagnen exakter ansetzen und die Werbung an die Gruppen anpassen, die in der Vergangenheit am intensivsten über die firmeneigenen Produkte sprachen. Zuletzt wird in diesem Kapitel der Bachelorarbeit auf die, im Hasso Plattner Institut für Softwaresystemtechnik GmbH (HPI) in Potsdam entwickelte, Software eingegangen um einen aktuellen Forschungsstand in der SNA anhand von Weblogs zu demonstrieren [Han13]. Am HPI wird an einem Programm entwickelt, dass über die Netzwerkanalyse einzelner Weblogs hinaus, auch die Interaktion zwischen Weblogs und ihre Verbindung mit sozialen Netzwerken und News Portalen darstellt. Dadurch, dass die Aktivitäten in Blogs durchaus 14

19 mit denen in sozialen Netzwerken zu vergleichen sind, existiert auch in diesem Bereich ein erheblich hoher wachsender Datenbestand. Mit der, am HPI entwickelten, Software lassen sich somit Fragen nach den weltweit am stärksten aktiven Blogs und den beliebtesten Themen beantworten. Mit solchen Programmen wird die Netzaktivität von Parteien im Internet, die untereinander agieren immer transparenter und Netzwerkbildung nachvollziehbarer. Für die Blog Szene ist diese Art der Analyse revolutionär, da die Grundstruktur von Blogs durchaus unterschiedlich sein kann und die Erkennung von Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Blogs demnach umso schwieriger ist. Es existieren auf dem Gebiet der Sozialen Netzwerkanalyse letztendlich viele Einsatzmöglichkeiten und es ist ein Trend für die aktive Nutzung dieser erkennbar. Die Möglichkeiten der Interpretation und Verwendung der Netzwerkgraphen gewinnt im Web 2.0 Zeitalter immer mehr an Bedeutung Netzwerk Analyse in MOOCs Bezüglich der Netzwerk Analyse eines Massive Open Online Courses werden Netzwerkvisualisierungs Graphen genutzt um die Verbundenheit der Teilnehmer des Kurses anzuzeigen. Die Tatsache, dass MOOCs erst seit 2008 aktiv betrieben werden, ist ein Grund für die ausführliche Analyse dieser. Weiterhin werden MOOCs mediengestützt durch soziale Netzwerke stark ergänzt, was für die Verwendung der Sozialen Netzwerkanalyse in diesem Bereich spricht. Bestehende Analysen, anhand des Beispiels von dem MOOC CMC11 (Creativity & Multicultural Communication 2011), in dem es inhaltlich um die globale Kommunikation in multidisziplinären Veranstaltungsorten geht, zeigen, dass bei den meisten Teilnehmern eines MOOCs keine Verbindung zwischen den Nutzern besteht [CBl12]. In der folgenden Abbildung wird dies kurz illustriert, wobei Kreise die Teilnehmer repräsentieren sollen, ihre Größe ein Maßstab für die Teilnehmeraktivität sein soll und die Linien zwischen den Kreisen eine bestehende Interaktion zueinander in Form von Kommunikation bedeuten. 15

20 Abbildung 3.1.: Netzwerkgraph des cmoocs CMC11 Die Abbildung 3.1. zeigt bereits auf den ersten Blick, dass ein verstärkt vernetztes und verdichtetes Netzwerk in der Nähe des MOOCs entstand und weiter mit der Entfernung zu diesem auch die Verbundenheit untereinander abnimmt. Eine interessante Erweiterung für dieses Schaubild wäre eine farbliche Hinterlegung für die Knoten, die den Kurs nicht bis zum Ende besuchten und ob, falls dies der Fall war, mangelnde Konnektivität zu anderen Teilnehmer eine Ursache dafür war. Somit könnte man eine Aussage darüber treffen, ob Konnektivität, die Teilnahme an einem MOOC positiv beeinflussen würde. Dieses Kriterium soll mit der Ausarbeitung dieser Bachelorarbeit untersucht werden können. Weiterhin steht die Frage der Gewichtung der unterschiedlichen Plattformen im Schaubild offen. Es ist nicht ablesbar, auf welche Plattform sich die oben abgebildete Graphik bezieht. Aus diesem Grund würde eine Trennung der medialen Einrichtungen definitiv Sinn machen, weil somit eine unabhängige Betrachtung von verschiedenen sozialen Netzwerken möglich wäre, da diese auch verschiedene Anreize der Teilnahme an die Nutzer bieten würde Software zur Analyse eines Massive Open Online Courses In diesem Abschnitt des 3. Kapitels werden bestehende Software Lösungen um einen MOOC in Hinsicht auf das Benutzerverhalten und die Analyse seines sozialen Netzwerkes untersucht. Hierfür wird einerseits die Open Source Software betrachtet, die dazu in der Lage ist Informationen aus Twitter, Facebook und anderen sozialen Netzwerken einzuspeisen und auszuwerten und andererseits kostenpflichtige Programme, die eine distanziertere Betrachtung des MOOCs als Ganzes zulassen. Im Folgenden wird die Software vorgestellt, die zum einen eine Analyse aufgrund von Datenbanken zulässt, zum anderen 16

21 basierend auf Excel die Daten einspeist und die übergreifend über bestehende Soziale Netzwerke arbeitet. Letztendlich werden Tools vorgestellt, die eine fortlaufende Analyse in Echtzeit online erlauben Gephi Gephi ist eine open source Software die unter anderem für die Netzwerkanalyse genutzt werden kann [Gep13]. Mit den Daten die das Programm erhält kann es beliebige Kriterien als Knoten anzeigen und die Beziehungen zwischen interagierenden Knoten werden mit Kanten dargestellt. Somit können im Bereich der SNA verschiedene Netzwerk Gruppen und wie diese im Verhältnis zueinander stehen, erkannt werden. Die Software verfügt über verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten der Visualisierung in Form von farblicher Erkennung, Knotenmarkierungen mittels Labels und stellt eine Reihe von verschiedenen Layouts zur Verfügung, die unterschiedliche Ausgestaltungen des resultierenden Graphen erlauben, sodass, je nach Kategorie der eingelesenen Daten, andere Modellierungsarten gewählt werden können. Abbildung 3.2.: Benutzeroberfläche der Software Gephi v. 0.8 Das für diese Arbeit interessante Feature von Gephi, welches betrachtet wird, ist die SNA mithilfe der Daten aus der Twitter Datenbank aus OPCO12. Doch bevor das genauer betrachtet wird, wird zuerst ermittelt mit welchen Ressourcen Gephi überhaupt arbeiten kann. Gephi erkennt standardmäßig einige bekannte Graph Dateiformate wie GML und CSV. Es ermöglicht einen einfachen Import dieser, sodass man im Anschluss dann auch mit den, von Gephi zur Verfügung gestellten, Werkzeugen editieren kann. Das Programm gibt außerdem die Möglichkeit, Spreadsheets á la Excel einzulesen und stellt die Spalten der 17

22 Excel Datei zueinander in Verbindung. Somit kann beim Import der Excel Datei angegeben werden, welche Spalten für die Knoten betrachtet werden sollen und welche für die Kanten Verbindungen relevant sind. Die Tatsache, dass Gephi open source ist, ermöglicht es Entwicklern selbstständig an Plugins dafür zu arbeiten. Ein für MOOCs besonders interessantes Plugin ist der DBDrivers. Mit diesem Plugin ist es möglich Datenbanken in Gephi einzulesen und unter anderem auch MySQL Datenbanken. Es werden mittels Import Fenster die Datenbank Informationen wie Host, Username und Password eingegeben, sodass die Software mit dem Datenbankserver in Verbindung steht. Anschließend wird separat das SQL Statement eingegeben, das einmal die Knoten (sogenannte Node ) charakterisieren soll und einmal die Verknüpfung der Kanten (auch als Edge bezeichnet) realisiert. Um den für die eigenen Zwecke gewünschten Graphen zu erhalten, müssen in der SQL Anfrage an die Datenbank gewisse Spaltennamen deklariert werden, sodass Gephi weiß, wie es mit den Spalten umzugehen hat und diese sinngemäß verwendet. Abbildung 3.3.: SQL Anfrage bei dem Datenbankimport in Gephi Node Query: In der Anfrage an die Datenbank für die Knoten ist nur eine Spalte id zwingend notwendig, da jeder Knoten eindeutig zuordenbar sein muss. Die Originalspalte in der SQL Datenbank muss nicht unbedingt so benannt sein, es ist mittels Query möglich einer Spalte mit dem Befehl as einer Bezeichnung zuzuordnen, die in diesem Fall id sein muss. Für einen aussagekräftigeren Graphen können optional weitere Referenzpunkte in die Anfrage hinzugefügt werden. Diese sind label, x, y und size. Mit label kann man den Knoten Bezeichnungen verleihen, die dann im Graphen neben dem dazugehörigen Knoten angezeigt werden. Die Spalten x und y fungieren als Koordinate des Knotens, sodass es möglich ist, dem Graphen Koordinaten für die Position der Knoten im Schaubild zu übermitteln. Schließlich kann man mit size einen Indikator für die Größe der Knoten setzen. Edge Query: Für die Kanten sind in der Anfrage die Bezeichnungen der Spalten source und target Pflicht, da die Software den Start und Endpunkt der Linie als Mindestvoraussetzung benötigt. Als weitere Option ist es möglich eine Spalte weight anzugeben, die als Indikator für die Breite der Kanten dient. Auch mit diesem Eintrag lassen sich wichtigere Verbindungen, unter Angabe einer Priorität,verdeutlichen oder es kann die Anzahl der Verbindungen zwischen zwei Knoten mit der Ausgestaltung der Kantenbreite signalisiert werden. 18

23 Um seine Daten zu exportieren bietet Gephi standardmäßig die Formate PDV, PNG und SVG an. Mittels Plugins lassen sich auch hier wieder weitere Export Formate einrichten, die jedoch an dieser Stelle nicht weiter betrachtet werden, da diese den Rahmen sprengen würden. Als interessante Anwendung der, in OPCO12 gesammelten Twitter Beiträge, die in einer MySQL Tabelle von der Twitter API gespeichert sind, wurden sie in das Programm Gephi mit dem bereits erwähnten Plugin DBDrivers geladen. Die Spalten, die Seitens Twitter in der Datenbank angegeben wurden, beinhalten unter anderem Daten aus Twitter. Es ist also eine Datenbank der gesamten Twitterbeiträge, die während dem Zeitraum aus OPCO12 gesammelt wurden, vorhanden, die jegliche am Anfang der Benutzer beinhaltet. Genau diese Informationen, welche Teilnehmer in an andere verfassten, wie diese untereinander verbunden sind und wie die Gesamtsituation aussieht, werden in Gephi visualisiert. Für diesen Zweck wurden aus der von Twitter gelieferten Tabelle, die Informationen in eine neue, speziell für diesen Zweck erstellte Datenbank überführt. Einmal wurde die Tabelle nodes angelegt, die die Spalten id, label und size beinhaltet. In id wurde die post_id aus der Twitter Datenbank übernommen, in label der from_user und zuletzt wurde anhand der Original Twitter Datenbank mittels PHP die Anzahl gezählt und zum entsprechenden Post des Users in size eingetragen. Weiterhin sind in der Tabelle edges die Spalten source, target und size angelegt. In source steckt der from_user, target beinhaltet den to_user und in size wurden die Anzahl mittels Php Skript ermittelt und eingepflegt. Die SQL Anfrage sieht geeigneter Weise wie folgt aus: Node Query: SELECT id, label, size FROM nodes Edge Query: SELECT source, target, size FROM edges 19