Overview
- Von deskriptiven zu algorithmusgestützten Analyseverfahren auf Social-Media-Daten
- Strategische Koordination des eigenen Social-Media-Kanals
- Mögliche Potenziale durch die Anwendung komplexerer Analysemethoden
- Reflexion konzeptioneller und technischer sowie ethischer Herausforderungen und Limitierungen
- Includes supplementary material: sn.pub/extras
Part of the book series: essentials (ESSENT)
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About this book
Die Autoren legen beispielhafte Analysemethoden von Social-Media-Daten dar: deskriptive und Data-Mining-Methoden. Mit deren Hilfe werden kundenorientierte Geschäftsmaßnahmen eingeleitet und ein stetiges Abwägen zwischen vollautomatisierten und manuellen, kostenintensiven Reports gesteuert. Das Werk liefert eine Übersicht zu aktuell diskutierten Themen wie begleitende Emotionen, Vernetzung der interagierenden User oder Verbindung von Themen. Als Gewinn für ein Unternehmen müssen die Analysen durch eine strategische Prozedur geleitet werden, um Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen zu überführen. Neben den Potenzialen durch die Anwendung komplexerer Analysemethoden gibt es auch konzeptionelle, technische und ethische Herausforderungen, wie die Autoren veranschaulichen.
Reviews
Authors and Affiliations
About the authors
Dr. Matthias Böck promovierte im Bereich Data Mining an der Technischen Universität München.
Dr. Felix Köbler promovierte in der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität München.
Dr. Eva Anderl promovierte an der Universität Passau im Themengebiet Online-Kundenverhalten.
Linda Le studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.
Bibliographic Information
Book Title: Social-Media-Analyse – mehr als nur eine Wordcloud
Book Subtitle: HMD Best Paper Award 2016
Authors: Matthias Böck, Felix Köbler, Eva Anderl, Linda Le
Series Title: essentials
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-19802-2
Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2017
Softcover ISBN: 978-3-658-19801-5Published: 25 October 2017
eBook ISBN: 978-3-658-19802-2Published: 12 October 2017
Series ISSN: 2197-6708
Series E-ISSN: 2197-6716
Edition Number: 1
Number of Pages: XI, 28
Number of Illustrations: 2 b/w illustrations, 3 illustrations in colour
Topics: Data Mining and Knowledge Discovery, Information Systems Applications (incl. Internet), Models and Principles, Big Data, Online Marketing/Social Media, IT in Business