Vorab die wichtigsten Eckdaten zu meiner Person. Für mich ist das Internet weder Neuland noch gehöre ich der Millennial Generation an, den sogenannten „Digital Natives„. Fast bin ich geneigt, dies zu bedauern. Schliesslich wird den angehenden Erwachsenen ein intuitiver Umgang mit der digitalen Sphäre nachgesagt. Mit Social Media Kanälen wie Instagram, Facebook und Twitter sind sie groß geworden und Youtube-Channels, ob für DIY- Anleitungen oder Bewertungen von neuen Computerspielen, sind fester Bestandteil ihres Alltags und die mediale Grundlage für die Art und Weise, was und wie sie miteinander kommunizieren.

Als Jahrgang 89 müsste ich laut Definition zwar noch unter die Web-Eingeborenen fallen. Gefühlt jedoch, befinde ich mich irgendwo dazwischen. Weder kann ich eindeutig den „Digital Immigrants“ noch den „Natives“ zugeordnet werden. Aber was heisst das nun für mein Verständnis mit digitalen Daten?

Nichts Neues ist zum Beispiel die Tatsache, dass ich im Internet Spuren mittels vielfältiger Daten hinterlasse. Neben meinem physischen Ich besitze ich gewissermaßen eine zweite, virtuelle Identität, die von meinen Daten, die ich im Internet hinterlasse, lebt. So viel habe ich verstanden.

Facebook Datenskandal

Neu jedoch ist, dass ich seit geraumer Zeit ein weitaus sensibleres Bewusstsein für den Umgang mit meinen Daten entwickelt habe. Spätestens seit dem Datenskandal von Facebook, Anfang dieses Jahres, konnte ich, wie viele anderen auch, Zeuge werden, was passiert, wenn Daten-Analyse Unternehmen, wie in diesem Fall Cambridge Analytica (CA), auf meine Daten zurückgreifen, diese für ihren Gebrauch mutwillig missbrauchen und zweckentfremden und vor allem, welche Auswirkungen und Folgen ein solcher Datenmissbrauch nach sich ziehen kann. Um zu verstehen, wie so etwas passieren konnte, melde ich mich freiwillig für die Fallstudie: Daten-Experiment DAU oder wie ich zum ersten Mal Talkwalker begegnete.

Als Volontärin bei Radiosphere möchte ich also meinen digitalen Datenhorizont erweitern und komme zum ersten Mal mit dem Social Media Monitoring Tool Talkwalker aus Luxenburg in Kontakt. Von meinen Erfahrungen als DAU möchte ich in diesem Blogbeitrag berichten.

 

Forrester Wave 2018

Um Klarheit darüber zu bekommen, was mit meinen Daten passiert, wie diese genutzt werden können und für wen es Sinn macht, diese zu verwerten, muss ich herausfinden, was Social Media Monitoring im Allgemeinen bedeutet. Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, bekomme ich die Aufgabe mithilfe von Talkwalker Dashboards zu erstellen. In den Dashboards, die Visualisierungsoberfläche meiner gesammelten Daten, soll Folgendes laut Aufgabenstellung ersichtlich werden:

  1. wie wurde über zehn Social Monitoring Tools in den letzten 30 Tagen im Internet gesprochen?
  2. welche sind die 5 wichtigsten Beiträge in den Social Media Kanälen zum jeweiligen Tool?
  3. welche der Beiträge hat die höchste Reichweite und Engagement?
  4. und vor allem die Frage, was wurde über die Tools gesagt?

Als Werkzeuge bekomme ich Talkwalker, den ForrestWave Bericht 2018 und die Radiosphere Masterclass an die Hand.

ForresterWave 2018

Abbildung 1: ForresterWave Q3/2018 Report „Social Listening“

Auf der Suche nach Antworten und sinnvollen Ergebnissen, wurde mir gütiger Weise noch der Office Hund Johnny an meine Seite gestellt, den CEO für Volontäre und vor allem mein persönliches Back-up für Notfälle.

Schon bei der ersten Suchanfrage über Social Media Monitoring wird anhand der Trefferinhalte deutlich, dass es sich bei dem Verfahren nicht um wahlloses Sammeln von Daten handelt, sondern Produkte wie Talkwalker, Brandwatch, Linkfluence geeignete Tools darstellen sollen, die das Abfragen von relevanten Daten ermöglichen.

Das Kriterium der Daten Relevanz meint, dass die Demarkationslinie nicht zwischen richtigen oder falschen Daten verläuft, sondern, dass die von mir festgelegten Parameter als Filter dienen sollen, die zwischen wichtigen und unwichtigen Daten differenzieren. Die Kunst ist es daher, zu entscheiden, was relevant für denjenigen ist, der sich auf die Suche macht.

Im Anschluss an den ersten Schritt, die zielgerichtete Suchanfrage, geht es in einem zweiten Schritt darum, die gesammelten Daten richtig zu interpretieren. Die Devise dazu lautet: „Reden ist Silber, Zuhören ist Gold.“

Warum die Fähigkeit richtig zu zuhören, elementarer Bestandteil des Social Media Monitoring ist, erklärt sich bei dem nun folgenden Elevator Pitch des DAU-Probanden von selbst:

Elevator Pitch

Social Media Monitoring ist eine Markt- und Kundenanalyse des Web 2.0, bei der der „user generated content“ im Mittelpunkt steht. Es geht darum, bestimmte User-Daten sichtbar zu machen und anschließend für den eigenen Gebrauch zu verwerten. Dies gelingt durch die Auswahl geeigneter Parameter und Topics/Schlüsselbegriffe, die für die Suchanfrage vorab definiert werden. Dies ist die Voraussetzung, um auf relevante Daten zugreifen zu können, diese in Echtzeit über einen bestimmten Zeitraum zu sammeln (monitoring) und schließlich zu interpretieren. Das Ziel ist es einerseits, ein tiefes Verständnis über die Zielgruppe, das Kundenverhalten, dessen Bedürfnisse und Wünsche zu erlangen. Andererseits, und nicht weniger wichtig, ein aktuelles Stimmungsbild über die Marke, ihre Reputation und den Image-Wert in den Datengrafiken zu erkennen, um daraus geeignete Markenstrategien für die Zukunft zu erarbeiten.

Kurzum: Gutes Zuhören bedeutet anhand messbarer KPIs, Informationen (google analytics), Metadaten (Ort- und Zeitangaben) und direkten, von den Usern generierten und geteilten Informationen den Ist-Zustand eines Unternehmens näher zu bestimmen. Die Daten dienen als Entscheidungs- und Handlungsgrundlage für das Data Driven Advertising eines Unternehmens. Die daraus abgeleiteten Prognosen sollen den zukünftigen Erfolg eines Unternehmens sicherstellen.

Das freizulegende Potenzial, die schlummernde DNA von Big Data ist offensichtlich. So wirbt IBM mit dem Slogan

“Our data isn’ t just telling us what’ s going on in the world […] it’s actually telling us where the world is going.”

Hört sich zu gut an, um wahr zu sein? Tja verschwiegen wird gerne, dass Daten sich gerade nicht wie offene Bücher darbieten, die nur darauf warten, gelesen zu werden, sondern es Verfahren braucht, diese Daten mittels Social Media Monitoring Tools zuallererst sichtbar zu machen.

Als offizielle Masterin of Arts konnte ich mich in meinem Studium Film- und Medienwissenschaft bereits mit einem der wohl bekanntesten Mythen des Big Data Zeitalters auseinandersetzen: raw data.

Hinter dem Begriff der ‚rohen Daten’ verbirgt sich die Annahme, dass Daten, als kleinste Informationseinheit, in der digitalen Umlaufbahn des World Wide Web herumschwirren und man sie lediglich aus dem Netz fischen muss, um sie für sich zu nutzen. Die Realität sieht anders aus. Daten sind weder neutral noch kommen sie allein. Im Gegenteil. Wie die Medienwissenschaftlerin Lisa Gitelman in dem Sammelband Raw Data is an Oxymoron (vgl. Gitelman 2013) erklärt, ist die Rede von ‚raw data‘ ein Widerspruch in sich. Nachvollziehbar wird diese Aussage, wenn man sich fragt, wer die Deutungshoheit über die Informationen besitzt und in welchem Kontext Daten generiert und prozessiert werden? Im Hinblick auf diese Fragen wird deutlich, dass Daten die Realität nicht objektiv abbilden, sondern diese mit konstituieren. Es macht also Sinn, zwischen qualitativen und quantitativen Datensätzen zu unterscheiden und ihre Interpretation nicht ausserhalb ihres Kontexts zu suchen.

Soviel zur Theorie. Aber wie sieht es in der Praxis aus? Welche Aufgaben muss ich erfüllen und welche übernimmt Talkwalker? Inwieweit gelingt Talkwalker analog dem menschlichen Denken intelligente Datenverarbeitung? Und inwieweit können Talkwalker AI Engine und Deep Learning Methoden qualitative Datenverarbeitung fördern? Talkwalker ist bis dato marktführend im Bereich KI-basierte Bilderkennung von Markenlogos und wirbt zudem mit kontextuellen Erkennen der Tonalität durch Natural Learning Processing.

Die erste und wichtigste Frage, fällt in meinen Aufgabenbereich: Welche sind die geeigneten Topics (Schlüsselwörter) für meine Suchanfrage? Welche Parameter garantieren mir, relevante Suchergebnisse zu erzielen? Das Interface von Talkwalker ist dahingehend selbsterklärend. Unter Setup findet man die Funktion Topic hinzufügen. Zudem kann man festlegen, welche Social Media Kanäle nach meinen BUZZ-Wörtern durchsucht werden sollen. Die Ergebnisse zeigen, dass zu 57,2% Twitter genutzt wird, um Neuigkeiten im Bereich Social Media Monitoring mit der Welt zu teilen. Dahinter folgen, nah aufeinander, diverse Blogs (14,5%) und Instagram (13,2%).

Talkwalker zeigt zudem die wichtigsten Blogeinträge an, mit Reichweite und Engagement.

Zusammen mit Talkwalker konnte ich Aufgabe 1-3 des Experiments schnell und unkompliziert lösen.

Bei der vierten Aufgabe und der Frage, was wird im Zusammenhang mit den Tools im Internet gesagt, wurde es allerdings ein wenig komplizierter.

Bei der Visualisierung in Talkwalker Analytics viel mir Folgendes auf: Insbesondere bei dem Tool Brandwatch tauchten in den Suchergebnissen zu #brandwatch ähnliche Buzzwörter auf wie #watch #luxury etc. Die Wortähnlichkeit führte zu einem semantischen Wortfeld, das für meine Suche und dessen Ziel irrelevant war. Talkwalker bietet für die Einschränkung und eine differenzierte Suchanfrage Boolesche Operatoren an. Mit AND, NOT und weiteren Befehlen gelingt es mir, mein Suchergebnis zu verfeinern.

 

 

Abbildung 2: Vorher / Nachher: Richtiger Einsatz der Suchanfrage

 

Feelgood Manager

Zusammenfassend kann ich über meine ersten Gehversuche mit Talkwalker sagen, dass ich überrascht über die freundliche Nutzeroberfläche des Social Monitoring Tools bin. Durch Ausprobieren gelang es mir recht schnell, das Tool intuitiv für meine Bedürfnisse zu nutzen und bei spezielleren Fragen konnte ich in der Radiosphere Masterclass, gezielt nach den passenden Antworten finden. Und Johnny? An diesem Punkt muss ich eingestehen, dass ich nur der Handlanger vom Feelgood Manager Johnny war und er zusammen mit Talkwalker das Experiment bestritten hat, während ich beide mit exzellenten Kaffee versorgt habe.

 

Johnny Feelgood Manager bei Radiosphere

Abbildung 3: JOHNNY – Nuka Nooks Born to be wild (siehe auch https://radiosphere.de/team/)

 

Ich möchte an dieser Stelle noch ein paar Gedanken anfügen, die mir wichtig erscheinen: Die Probleme, die in dem Theorie-Teil angesprochen wurden, konnten auch in der Praxis nicht gelöst werden.

Talkwalker kann (noch?) nicht die Deutungshoheit der Daten übernehmen. Die Interpretation, die das Ende und den Anfang einer jeden Social Media Monitoring Analyse bestimmt, benötigt jemanden, der das semantische Feld mittels Buzzwörter und der Auswahl der Channels klar konturiert und definiert. Auch mit dem Wissen, dass die Datenresultate selbst bereits kategorisiert und interpretiert wurden. Ein weiterer Punkt war die Analyse der Peaks. Talkwalker gelingt es zwar Auffälligkeiten wahrzunehmen und mittels Alerts zu kommunizieren. Die Ursache für den Peak kontextbezogen herauszufinden, übernimmt das Programm allerdings nicht. Aber das kann weder Brandwatch, Netbase, Linkfluence, Sysoms, Sprinklr, who name it.

Ganz abgesehen von der zunehmenden, höchst problematischen Praxis von Trollfarmen und Social Bots. Aber davon werde ich berichten, wenn ich mein Volontariat als Troll antrete.