Mining Social Media

Social Media als aktuelles Phanomen Eine ganze Reihe von Ereignissen wurden in letzter Zeit zuerst getwittert, bevor sie uber die ,,klassischen“ Medien verbreitet wurden, z. B. die Flugzeugnotlandung von US Airways Flug 1549 im HudsonRiver [1] oder dieWahl desBundesprasidenten 2009 [2]. Social-Media-Dienste wachsen rasant: Beispielsweise zeigte das soziale Netzwerk Google+ (Start: Juni 2011) ein exponentielles Nutzerwachstum: 10 Mio. Nutzer in 16 Tagen und 20 Mio. in 24 Tagen [3]; Facebook (Start 2004) hat im Januar 2012 ca. 800 Mio. Nutzer [4]. Wasmacht nun die Faszination von Social Media aus? Social Media erfasst nutzergenerierte Inhalte in ,,klassischen“ sozialen Diensten wie z. B. Twitter, aber beispielsweise auch in RFID-basierten Anwendungen [5, 14]. Damit beinhaltet Social Media weitere Dimensionen, wie sie sich in Sensornetzwerken, mobilen Geraten und dem ubiquitarenWeb eroffnen. Aus Anwendungssicht spielt die Analyse von Communities eine grose Rolle, um gemeinsame Interessen oder spezielle Kompetenzen zu identifizieren.Diese konnendann z. B. zur Personalisierung, furWerbung und fur Empfehlungen genutzt werden. Weiterhin stellt sich fur Unternehmen oft die Frage, wie produktbezogene Kundenmeinungen bewertet oder Experten identifiziert werden konnen [14]. Wie konnen wir nun aus all diesen lokalen, verteilten, und unterschiedlichen Social-Media-Daten, die durch menschliche Kommunikation und Interaktion erzeugt werden, interessante Informationen, Muster und letztendlich Wissen extrahieren? Zunachst wollen wir im Folgenden wichtige Begriffe klaren, bevor wir konkrete Techniken und Anwendungen betrachten, wobei wir hier insbesondere auf Communities eingehen.