Identifikation von Experten und Meinungsführern zu verschiedenen Themengebieten unter Verwendung von nutzergenerierten Daten auf Social-Media-Plattformen

Durch Social-Media-Plattformen hat sich das Kommunikations- und Informationsverhalten unserer Gesellschaft grundlegend verändert. Insbesondere soziale Netzwerke tragen zu einer intensiveren Vernetzung von Individuen bei. Dies gilt sowohl im privaten Bereich (z.B. Facebook, Instagram), als auch im beruflichen Kontext (z.B. Xing, LinkedIn). Im Zuge dieser technischen Entwicklungen wird es für Unternehmen zunehmend interessanter, Experten und Meinungsführer auf Basis frei verfügbarer Daten im Internet zu identifizieren. Verschiedene Kennzahlen können für die Einschätzung der Bedeutung einer Person herangezogen werden. Das Ziel dieser Masterarbeit besteht darin, einen Crawler zu entwickeln, der automatisch und fortlaufend Daten von geeigneten Plattformen aus dem Internet sammelt. Die Datenbasis soll es erlauben, Experten und Meinungsführer zu verschiedenen Themengebieten (z.B. Sportarten, Kultur, Wissenschaftsfelder) zu identifizieren. Hierfür müssen geeignete Metriken definiert und im Rahmen der Arbeit empirisch überprüft werden. Für die Masterarbeit sind weitreichende Programmierkenntnisse erforderlich.

Weitere Informationen

Unternehmen

Thesius Inspiration

Abschlussart

Masterarbeit

Branche

Informationstechnologie und -dienste

Zusatzinformationen

Einstiegsliteratur:

Friedl, D. M. B., & Heidemann, J. (2010). A critical review of centrality measures in social networks. Business & Information Systems Engineering, 2(6), 371-385.
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Landherr, A.; Friedl, B. & Heidemann, J.: "Eine kritische Analyse von Vernetzungsmaßen in sozialen Netzwerken", Wirtschaftsinformatik, Gabler, 2010, 52, 367-382
Trappmann, M.; Hummell, H. & Sodeur, W.: "Strukturanalyse sozialer Netzwerke: Konzepte, Modelle, Methoden", VS Verlag, 2005
Wassermann S. & Faust, K.: "Social network analysis: Methods and applications", New York: Cambridge University, 1994