Social Media Analytics Aktuelle Herausforderungen

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1 Lehrstuhl für Informatik 5 Informationssysteme RWTH Aachen Social Media Analytics Aktuelle Herausforderungen Ralf Klamma RWTH Aachen I5-KL Gesellschaft für Informatik Regionalgruppe Köln Themenabend Social Media, Social Networks

2 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) I5-KL Wie können Analyseergebnisse in Wikis, Blogs und Foren präsentiert werden, so dass sie dem Anwender zusätzlichen Nutzen bringen?

3 Ablauf I5-KL

4 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.) I5-KL

5 Aktuelle Forschung am I5 Systeme, Datenbestände & Analyse Netzwerkanalyse Digitale Bibliothek (AERCS) > Autoren, >1.4 Mio Aufsätze, >3700 Konferenzserien der Informatik Datensätze von DBLP & CiteSeerX Web 2.0 Artefakte (MediaBase) >730 Blogs & Mailinglisten, > Einträge Internationale Blogs & Mailinglisten Chat (MobSOSX & Socrates XMPP) >230 Nutzer, > 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 I5-KL

6 Welche Informationen sind aus der statistischen Analyse gewinnbar? I5-KL 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

7 Welche Informationen sind aus der Netzwerkanalyse gewinnbar? I5-KL Identifikation von Rollen Experten Empfang und Verbreitung von Information Zentralitätsmaße [Wasserman & Faust, 1997] Innovation Stars (Boundary-Spanner, Broker) Einflüsse Community-interne & übergreifende Kommunikation Betweenness Zentralität [Burt, 2005] 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

8 Wie können Analyseergebnisse für den Nutzer visualisiert werden? I5-KL 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

9 Widget-basierte Visualisierung Zero-Config Dashboard in igoogle I5-KL Integration beliebiger konfigurationsloser Visualisierungs-Widgets in igoogle Seiten

10 Widget-basierte Visualisierung Interaktive Dashboards 1. Auswahl einer Datenbank 3. Visualisierungen passen sich an Filter an 2. Auswahl selbst definierter Filter I5-KL

11 Integration von Visualisierungen in beliebige Webseiten Einbettung in beliebige Webseiten mittels iframes I5-KL

12 Autorenumgebung für Visualisierungs-Widgets 4. Angabe von Metadaten 3. Widget Voransicht 5. Automatische Generierung von Widget Quellcode 2. Auswahl & Parametrisierung der Visualisierung I5-KL Angabe einer Datenbankanfrage

13 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 I5-KL

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