Graph-basierte Identifikation von Communitys

Soziale Netzwerke spielen in der zwischenmenschlichen Interaktion eine große Rolle und dienen zunehmend auch als primäre Informationsquelle für Trends. Unternehmen können sich das zum Beispiel durch sogenanntes Influencing zunutze machen.
In ihrem Vortrag zeigen Martina Fricke und Christian Winkler, wie man Spezialisten-Communitys in sozialen Netzwerken mithilfe von Attribution-Graphen und Zentralitätsmaßen identifizieren kann. Diese Experten-Communitys tauschen sich sehr aktiv in ihrem Fachgebiet aus. Auswertungen ihrer Beiträge erlauben daher, erste Signale aufkommender Trends oder neue Präferenzen spezifischer Zielgruppen früh zu erkennen.
Sie nutzen Instagram als Beispiel, die Ergebnisse lassen sich auf andere Netzwerk übertragen.

Vorkenntnisse

• Grundsätzlich Verständnis zu sozialen Netzwerken und den dort üblichen Beziehungen (follow, like, comment).
• Grundkenntnisse von Graphen und den zugehörigen Metriken sind hilfreich für das Verständnis, aber nicht unbedingt notwendig.
• Zur Visualisierung kommt Gephi zum Einsatz, Grundkenntnisse in diesem Programm helfen, die einzelnen Schritte im Detail nachzuvollziehen.

Lernziele

• Verstehen, wie man Communitys mit graph-basierten Methoden analysieren und bei Bedarf erweitern kann.
• Bewusstsein für die Leistungsfähigkeit der oft unterschätzen Graphen herstellen.
• Visualisierung spielt im Vortrag eine entscheidende Rolle. Teilnehmer kennen danach die Möglichkeiten von Gephi und können Graphen attraktiv visualisieren.

 

Speaker

 

Martina Fricke
Martina Fricke ist Promotionsstudentin im Bereich Social Media Analytics. Gleichzeitig arbeitet sie bei der adidas Group in der Abteilung IT Innovation. Sie beschäftigt sich dort mit der kommerziellen Analyse von sozialen Netzwerken und der Identifizierung von Micro-Influencern. Zuvor war sie mehrere Jahre bei E-Commerce-Unternehmen tätig.

Christian Winkler
Christian Winkler ist ein Gründer der datanizing GmbH und promovierte an der FAU Erlangen Nürnberg. Er arbeitet seit 20 Jahren in der Softwareentwicklung im Bereich Big Data/KI, insbesondere mit Fokus auf intelligente Algorithmen zur Massendatenverarbeitung im Bereich des maschinellen Lernens. Als Data Scientist und Solution Architect begleitet er Projekte in den Bereichen Text Mining.

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