Social Media Marketing

The Big Twitter Theory: Social Media Monitoring mit Statistik-Tools

Nicht nur für Statistik-Nerds: Wissenschafts-Tools wie R oder Mathematica liefern sinnvolle Analysen für Social Media Kanäle.

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Data Mining hat viele Gesichter. Und viele Methoden und Tools, die ursprünglich in der Teilchenphysik oder der theoretischen Mathematik und Statistik zum Einsatz kamen, finden ihren Weg ins Online-Marketing. Es ergeben sich sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten, zum Beispiel für Social Media Analysen.

Nicht nur für Statistik-Nerds: Social Network Analysen in R und Mathematica

Die eigenen Follower-Zahlen, Tweets und Shares auszuwerten ist keine Rocket Science. Wenn es aber um die genaue Auswertung von User-Feedback und Sentiments, also Stimmungen geht, wird die Sache schon schwieriger. Eine Lösung bietet das Open Source Projekt R. Die Mitte der 90er Jahre an der Universität Auckland entwickelte Software-Umgebung für statistische Modellierungen und grafische Visualisierungen bietet einige Plugins, die für die Analyse sozialer Netzwerke eingesetzt werden können. Zum einen gibt es “R for Social Network Analysis”, das an der Universität Stanford entstanden ist.

In Ergänzung mit ein paar anderen Software-Paketen ermöglicht es, integriert in die R-Umgebung, virale Effekte in sozialen Netzwerken genauso aufzudecken wie Verknüpfungen zu Kontakten, die Mehrwerte für das Social Business bringen. Diese Connections müssen nämlich nicht unbedingt große Influencer oder “Social Hubs” sein. Auch in Social Media lohnt es sich, Hidden Champions aufzuspüren, wie Untersuchungen des Physikers und Netzwerksoziologen Duncan Watts zeigen:

We find that successful social search is conducted primarily through intermediate to weak strength ties, does not require highly connected “hubs” to succeed, and, in contrast to unsuccessful social search, disproportionately relies on professional relationships. […] We conclude that although global social networks are, in principle, searchable, actual success depends sensitively on individual incentives.

Es gibt in R zusätzlich das Plugin “Latent Semantic Analysis (LSA)”, das für die Analyse von Sentiments hilfreich ist. Grundlage ist die Auswertung von Textähnlichkeiten über verschiedene Dokumente hinweg. Ein Anwendungsfall für Online-Marketing Analysen ist die Bewertung der Textqualität und Relevanz einzelner Keywords im SEO. Das Ganze lässt sich genauso auf die Bewertung von Stimmungen in Social Media übertragen.

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Keyword-Analyse im SEO mithilfe von R. (Grafik: Stefan Rosenträger / Info-Architekt.de)

Ähnlich funktioniert das Tool “Social Network Analysis” von Wolfram’s Mathematica. Hier werden soziale Entitäten wie Freundschaft, Gespräche in Gruppen oder Transaktionen zwischen Unternehmen unter die Lupe genommen und grafisch aufbereitet.

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Social Network Analysis in Wolfram’s Mathematica. (Grafik: wolfram.com)

Eine Million Twitter-Follower in unter 12 Jahren? – Theoretisch möglich

In seinem “Wired Science Blog Dot Physics” hat der Physikprofessor Rhett Allain Berechnungen zum Follower-Wachstum auf Twitter durchgeführt. Hintergrund ist eine Liste von Physikern und Kosmologen auf Twitter, die in einem anderen Wissenschaftsblog veröffentlicht wurden. Einige der Wissenschaftler haben beachtliche Follower-Zahlen für ihre Accounts: @ProfBrianCox (aktuell 1,36 Millionen Follower) und @michiokaku (257.000 Follower) verzeichnen tägliche Follower-Zuwächse von 920 beziehungsweise 260 pro Tag.

Ausgehend von seinen aktuellen Follower-Zahlen (knapp über 4.000) hat Rhett Allain mithilfe einiger Lineargleichungen und Streudiagrammen errechnet, dass er rund 12 Jahre braucht, um eine Million Fans auf Twitter zu gewinnen. Wenn wir von unserem Account ausgehen und alles linear verläuft, dürfte es sogar schon in rund sieben Jahren der Fall sein.

Wie realistisch solche Berechnungen sind, sei dahingestellt. Rhett Allain sieht seine Analyse mit einem Augenzwinkern und zeigt damit, dass Follower-Statistiken nicht alles sind:

That’s more than the population of the whole world. This can only mean one thing. Within 12 years we will discover life beyond Earth. This extraterrestrial life will use twitter. I guess I should end with some practical advice. Everyone wants more twitter followers, right? Well, here is the tip: The best way to increase the rate that you gain more followers is to have more followers.

Wichtig ist ein kontinuierliches Social Media Monitoring, um seine Zielgruppe zu kennen. Dafür sind die oben genannten Tools definitiv eine Bereicherung.

2 Gedanken zu „The Big Twitter Theory: Social Media Monitoring mit Statistik-Tools

  1. Stefan Rosenträger

    Hallo Nicolas,

    die Frage wurde mir gestern auf dem Online Marketing Forum auch gestellt – und sie ist natürlich berechtigt :) Grundsätzlich gibt es keine Ober- oder Untergrenze. Auch für KMUs lohnt es sich, die eigenen Inhalte zu analysieren. Bei den Open Source Lösungen ist es schon bei kleinen Datenmengen einen Versuch wert. Ich hab die Tools für ein Korpus von ca. 100 SEO-Texten verwendet und konnte sinnvolle Ergebnisse ableiten.

    Antworten

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