Masterarbeit, 2016
84 Seiten, Note: 1,5
1. Einleitung
1.1. Relevanz des Themas
1.2. Forschungsstand
1.3. Ziel und Gang der Untersuchung
2. Konzeptionelle Grundlagen
2.1. Soziale Netzwerktheorie und -Analyse
2.2. Trendentstehung und -Verbreitung
3. Twitter-Analyse zur Trendidentifizierung
3.1. Datenscanning
3.1.1. Ermittlung und Quantifizierung von Keywords
3.1.2. Strukturierung und Verknüpfung
3.2. Qualitative Auswertungen
3.2.1. Sentimentanalysen
3.2.2. Ermittlung komplexerer Themenfelder
3.3. Analyse von Netzwerkstrukturen
3.3.1. Relevanz und Ermittlung relevanter Influencer
3.3.2. Operationalisierung der Einflussstärke
4. Implikationen für die Anwendung
4.1. Bewertung und Analyse der erhobenen Daten
4.1.1. Identifizierung unternehmensrelevanter Trends und Treiber
4.1.2. Entwicklung von Prognosen und Szenarien
4.2. Ableitung von Handlungsempfehlungen
4.2.1. Anpassung bestehender Leistungen und Prozesse
4.2.2. Entwicklung innovativer Leistungen
4.3. Probleme und Grenzen
5. Schlussbetrachtung
Die Arbeit adressiert die Forschungsfrage, wie beim Trend-Monitoring auf Twitter vorzugehen ist und welche Anforderungen erfüllt werden müssen, um die gewonnenen Erkenntnisse für betriebswirtschaftliche Zwecke nutzbar zu machen.
3.1.1. Ermittlung und Quantifizierung von Keywords
Ein erster Überblick über aufkommende Themen gibt die Häufigkeit der Nennungen von Hashtags und Keywords sowie dessen Entwicklung im Zeitverlauf. Durch die Ergebnisse wird ersichtlich, welche Hashtags und Keywords auf Twitter besonders stark diskutiert werden sowie auch Inhalte erfasst, die Anhaltspunkte liefern, welche Bereiche detaillierter mit qualitativen Analysemethoden zu untersuchen sind (vgl. Grothe & Maisch 2010, S. 142). Die Analyse von Schlüsselwörtern und deren sprunghaften Anstieg, innerhalb eines betrachteten Zeitraums, wird dabei auch als „Burst-Analyse“ bezeichnet (vgl. Heinrich et al. 2012, S. 1149). Dabei ist davon auszugehen, dass verstärkt über Ereignisse berichtet wird und der Informationsgehalt über das Thema steigt, wenn etwas für User von Bedeutung ist (vgl. Kleinberg 2003, S. 375).
Als Keyword wird die kleinste gemeinsame Einheit eines oder mehrerer Themen bezeichnet, welche eine Thematik oder Text zusammenfasst (vgl. Abilhoa & de Castro 2014, S. 310). Keywords gelten bei der Analyse der Daten aus Twitter zwar als kritischer Faktor, bilden aber einen zentralen Einstiegspunkt in das Trendmonitoring (vgl. Stieglitz et al. 2011, S. 72). Wichtiger Erfolgsfaktor dabei, sich nicht auf vordefinierte Begriffe zu stützen, sondern hypothesenfrei Keywords zu identifizieren. Nur so ist das Potential einer validen Trend-Identifizierung vollständig abdeckbar (vgl. Grothe & Maisch 2010, S. 143). Eine Besonderheit auf Twitter ist, dass User oft Hashtags verwenden um den Inhalt einem Thema zu zuordnen. Ist dies geschehen, wird die Identifizierung der Keywords bereits vom Verfasser vorgenommen. Aufgrund unkomplizierter Ermittlung populärer Hashtags - bspw. durch den bereits direkt von Twitter angebotenen Trend-Dienst - sind diese leicht zu ermitteln.
1. Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz von Twitter für das Trendmonitoring, den aktuellen Forschungsstand und die Zielsetzung der Arbeit.
2. Konzeptionelle Grundlagen: Hier werden die theoretischen Fundamente, insbesondere die soziale Netzwerktheorie und Theorien zur Trendentstehung, gelegt.
3. Twitter-Analyse zur Trendidentifizierung: Das Kapitel beschreibt konkrete Methoden zur Datenerhebung und -analyse, darunter Datenscanning, qualitative Auswertungen und die Analyse von Netzwerkstrukturen.
4. Implikationen für die Anwendung: Hier erfolgt die Übertragung der theoretischen Erkenntnisse in die unternehmerische Praxis, inklusive Trendbewertung, Szenarioentwicklung und Ableitung von Handlungsempfehlungen.
5. Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und würdigt die Arbeit kritisch im Kontext bestehender Grenzen und Probleme.
Twitter, Trendmonitoring, Soziale Netzwerke, Trendidentifizierung, Sentimentanalyse, Influencer, Netzwerkanalyse, Business Intelligence, Schwache Signale, Innovation, Datenscanning, Keyword-Extraktion, Diffusionstheorie, Lead-User, Prognose
Die Arbeit beschäftigt sich mit der systematischen Nutzung der Mikroblogging-Plattform Twitter zur Früherkennung von Trends für unternehmerische Zwecke.
Die zentralen Felder umfassen die Netzwerktheorie, Methoden der automatisierten Datenanalyse auf Twitter, die Identifizierung von Meinungsführern sowie Strategien zur Anwendung dieser Trends in der Produkt- und Prozessinnovation.
Das Ziel ist es, ein standardisiertes Konzept für das Trend-Monitoring auf Twitter zu entwickeln, das Unternehmen hilft, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und nutzbar zu machen.
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus quantitativen Methoden (wie Keyword-Analyse und Burst-Detection) und qualitativen Ansätzen (wie Sentimentanalyse und Netzwerkstrukturanalyse), um unstrukturierte Twitter-Daten zu strukturieren.
Der Hauptteil gliedert sich in die methodische Aufarbeitung der Datenerfassung, die qualitative Analyse der Inhalte und die anschließende Übertragung dieser Erkenntnisse in betriebswirtschaftliche Maßnahmen wie Szenarioplanung und Innovationsmanagement.
Zu den prägenden Begriffen gehören Trendmonitoring, Social Media Analytics, Netzwerkanalyse, Influencer-Identifizierung und die Diffusion von Innovationen.
Durch seine Echtzeit-Dynamik, die offene API-Schnittstelle und die große Anzahl an aktiven Nutzern fungiert Twitter als eine Art Seismograph für gesellschaftliche und marktrelevante Trends.
Influencer werden als Meinungsführer und Treiber verstanden, die durch ihre Netzwerkkonstellation und Interaktionsfrequenz einen signifikanten Beitrag zur Verbreitung von Informationen und Trends leisten.
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