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NavigationHome»Social Media»Computer lesen Facebook und Twitter – verstehen sie es auch?
Datenmengen ohne Grenzen: Was passiert im Web gerade?
Datenmengen ohne Grenzen
Social Media

Computer lesen Facebook und Twitter – verstehen sie es auch?

Walter SchärerBy Walter Schärer28. April 20232 Mins Read
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Social Media Monitoring umfasst nicht nur, ob man irgendwo erwähnt wird, sondern auch ob der Kommentar positiv oder negativ ist.

Dr. Mark Cieliebak an der #smm16

Social Media Tools
Social Media Tools

Die gewaltige und laufend steigende Menge an Daten lässt sich heute kostengünstig auswerten und analysieren. Social Media Monitoring Systeme crawlen die Publikationen und speichern sie lokal ab, um sie analysieren zu können. Der Crawler muss angewiesen werden, wo er suchen soll. Das Datenmeer ist sonst zu gross. Das Ziel ist «richtige Daten» zu sammeln: Hyundai baut nicht nur Autos, allenfalls interessiert es gerade nicht, dass sie auch Gabelstapler bauen.

Social Media Monitoring
Social Media Monitoring
Prinzip von Social Media Monitoring Tools
Prinzip von Social Media Monitoring Tools
Ziel von Social Media Monitoring
Ziel von Social Media Monitoring

Texte werden analysiert auf Sentiment, Influencer Detection, Sprache, Context, etc. Damit will man Daten in Informationen konvertieren.

Mit maschinellem Lernen trainiert man das System zuerst manuell und zeigt ihm, welche Informationen z.B. positive und welche negative Komponenten enthalten. Mit der Zeit lernt das System, selbständig positive von negativen Kommentaren auseinanderzuhalten. 

Menschen kommen auf ca. 80% korrekte Beurteilungen von Texten, Maschinen aktuell auf ca. 60% Trefferrate. 

Besonders Tweets sind schwer zu analysieren, da sehr kurz und meist mit wenig Grammatik angereichert.

Prinzip von Machine Learning
Prinzip von Machine Learning

Die Topic Detection haben automatische Systeme besser im Griff: Sie finden recht genau heraus, um welche Themen es in einem Text geht.

Die maschinelle Übersetzung hat grosse Fortschritte gemacht. Google Translate ist hier sogar noch weiter als die führenden Universitäten.

Influencer Detection ist sehr schwierig. Nur den Reach von jemandem zu messen reicht nicht.

Die automatische Named Entity Recognition funktioniert hervorragend.

Text Summarization funktioniert noch überhaupt nicht: Maschinen können noch nicht selbständig zusammenfassen.

#smm16 Analytics Soziale Netzwerke User generated content Vortrag
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Walter Schärer
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Walter Schärer ist ein Generative AI Marketing Manager und Solutions Architect und bloggt bei webmemo.ch über Trends in künstlicher Intelligenz KI.

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Über Walter Schärer

Dies ist Walter Schärers Blog über Online-Themen wie Generative AI, Digital Marketing, Search Engine Optimierung (SEO), Content Marketing und Performance Marketing.

Walter Schärer arbeitet seit 1994 als Scrum Product Owner und Online-Manager im Web-Umfeld.

  • Von HTML / VRML kam er via
  • Powerpoint / Word zu
  • Confluence / Jira dann
  • Trello / Whiteboard (Edding 500) und organisiert sich aktuell mit
  • Asana / Google Drive, wenn er nicht gerade mit
  • ChatGPT / MidJourney oder
  • WordPress / Elementor experimentiert.

«Programmierung» begann er mit

  • NoCode von Make und
  • LowCode von ChatGPT, ging über zu tatsächlicher Programmierung in
  • Python auf Anaconda und dann in
  • Google Colab / Gemini / Claude Sonnet sowie
  • Visual Studio Code / GitHub Copilot

Die Inhalte dieses Blogs spiegeln meine persönliche Meinung und sind von keinem Arbeitgeber beeinflusst.

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