Vergleich von kostenfrei nutzbaren Social Media Analyse-Tools Masterarbeit
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Kevin Kraßnitzer, BSc
Vergleich von kostenfrei nutzbaren Social Media
Analyse-Tools
Masterarbeit
zur Erlangung des akademischen Grades
eines Master of Science
der Studienrichtung Betriebswirtschaft
an der Karl-Franzens-Universität Graz
Betreuer: Ao. Univ.-Prof. Mag. Dipl.-Ing. Dr. Christian Schlögl
Institut: Institut für Operations und Information Systems
Graz, im November 2020
Gleichheitsgrundsatz Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird in der vorliegenden Masterarbeit die gewohnte männliche Sprachform bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung des weiblichen Geschlechts, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis ..................................................................................................... III
Tabellenverzeichnis ........................................................................................................... IV
Abkürzungsverzeichnis ...................................................................................................... V
1 Einleitung ...................................................................................................................... 1
1.1 Problemstellung .................................................................................................... 1
1.2 Zielsetzung ............................................................................................................ 2
1.3 Aufbau der Arbeit ................................................................................................. 3
2 Theoretische Grundlagen ............................................................................................ 5
2.1 Social Media und Web 2.0 .................................................................................... 5
2.1.1 Social Media.............................................................................................. 5
2.1.2 Web 2.0 ..................................................................................................... 7
2.2 Einteilung des Social Web .................................................................................... 9
2.3 Social Media Analyse ......................................................................................... 12
2.4 Social Media Monitoring .................................................................................... 14
2.5 Sentimentanalyse ................................................................................................ 15
3 State of the Art ............................................................................................................ 17
4 Bekanntheitsgrad von Social Media Analyse-Tools – webometrische Analyse .... 22
4.1 Überblick über vorhandene Tools ....................................................................... 22
4.2 Einteilung der Tools ............................................................................................ 24
4.3 Google Suche ...................................................................................................... 25
4.4 Inlink-Analyse ..................................................................................................... 27
4.5 Auswahl und Beschreibung der Tools ................................................................ 31
4.5.1 socialmention .......................................................................................... 32
4.5.1.1 Marktpräsenz ........................................................................... 32
4.5.1.2 Technologie und Features ....................................................... 33
4.5.2 Social Searcher ........................................................................................ 37
4.5.2.1 Marktpräsenz ........................................................................... 37
4.5.2.2 Technologie und Features ....................................................... 37
I
4.5.3 mediatoolkit............................................................................................. 40
4.5.3.1 Marktpräsenz ........................................................................... 40
4.5.3.2 Technologie und Features ....................................................... 41
4.5.4 Brand24 ................................................................................................... 43
4.5.4.1 Marktpräsenz ........................................................................... 43
4.5.4.2 Technologie und Features ....................................................... 44
4.5.5 Keyhole ................................................................................................... 46
4.5.5.1 Marktpräsenz ........................................................................... 46
4.5.5.2 Technologie und Features ....................................................... 47
4.5.6 BuzzSumo ............................................................................................... 50
4.5.6.1 Marktpräsenz ........................................................................... 50
4.5.6.2 Technologie und Features ....................................................... 50
5 Vergleich der Tools anhand eines Kriterienkataloges ............................................ 53
5.1 Vorgehensweise .................................................................................................. 53
5.2 Techniken zur Durchführung einer gezielten Suche ........................................... 54
5.3 Ausarbeitung des Kriterienkataloges .................................................................. 56
5.4 Vergleich der Tools anhand der Kriterien .......................................................... 58
5.5 Ergebnisse des Vergleichs .................................................................................. 62
6 Zusammenfassung und Ausblick .............................................................................. 70
Literaturverzeichnis .......................................................................................................... 73
II
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Nutzerzahlen der Social Media-Plattformen in Österreich ............................. 2
Abbildung 2: Google Suchfunktionen ................................................................................. 26
Abbildung 3: Inlink-Analyse am Beispiel echobot ............................................................. 30
Abbildung 4: Startseite socialmention................................................................................. 33
Abbildung 5: Ergebnisseite socialmention - Teil 1 ............................................................. 35
Abbildung 6: Ergebnisseite socialmention - Teil 2 ............................................................. 36
Abbildung 7: Startseite Social Searcher .............................................................................. 38
Abbildung 8: Ergebnisseite Social Searcher ....................................................................... 39
Abbildung 9: Detaillierte Statistiken Social Searcher ......................................................... 40
Abbildung 10: Ergebnisseite mediatoolkit .......................................................................... 42
Abbildung 11: Exportmöglichkeiten von mediatoolkit ....................................................... 43
Abbildung 12: Ergebnisseite Brand24 ................................................................................. 45
Abbildung 13: Infographic Brand24 ................................................................................... 45
Abbildung 14: Ergebnisseite Keyhole ................................................................................. 47
Abbildung 15: Weitere Auswertungen von Keyhole .......................................................... 48
Abbildung 16: Influencers Keyhole .................................................................................... 49
Abbildung 17: Ergebnisseite BuzzSumo ............................................................................. 51
Abbildung 18: Monitoring BuzzSumo ................................................................................ 52
III
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Auswahl an Social Media Analyse-Tools .......................................................... 24
Tabelle 2: Ergebnisse der Google Suche – Anzahl der Treffer ........................................... 27
Tabelle 3: Ergebnisse der Inlink-Analyse ........................................................................... 29
Tabelle 4: Marktpräsenz socialmention ............................................................................... 32
Tabelle 5: Marktpräsenz Social Searcher ............................................................................ 37
Tabelle 6: Marktpräsenz mediatoolkit ................................................................................. 41
Tabelle 7: Marktpräsenz Brand24 ....................................................................................... 44
Tabelle 8: Marktpräsenz Keyhole........................................................................................ 47
Tabelle 9: Marktpräsenz BuzzSumo.................................................................................... 50
Tabelle 10: Vergleich der Tools anhand des Kriterienkataloges ......................................... 61
IV
Abkürzungsverzeichnis
API Application Programming Interface
Aufl. Auflage
bzw. beziehungsweise
CRM Customer Relationship Management
CSV Comma-separated values
DE Deutsch
EN Englisch
EPU Ein-Personen-Unternehmen
et al. et alii
etc. et cetera
Hrsg. Herausgeber
HTML Hypertext Markup Language
Kap. Kapitel
KMU Klein- und Mittelunternehmen
KPI Key Performance Indicators
Mio. Millionen
Mrd. Milliarden
No. Number
ROI Return on Investment
RSS Rich Site Summary
S. Seite(n)
SEO Search Engine Optimization
u.v.m und viele mehr
URL Uniform Resource Locator
usw. und so weiter
vgl. vergleiche
Vol. Volume
WWW World Wide Web
XML Extensible Markup Language
z. B. zum Beispiel
V
1 Einleitung
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Durch die rasante Verbreitung von Social Media-Plattformen in den letzten Jahren und die
damit einhergehende kontinuierliche Nutzung dieser Medien haben Analysen der dabei
erzeugten Daten stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Die Anwendung und insbesondere
die Ergebnisse dieser Analysen sind sowohl für den privaten Nutzer als auch auf Unter-
nehmensebene (z. B. im Bereich der Marketing-Strategie) relevant.1
Der Begriff Social Media fasst alle internetbasierten Anwendungen zusammen, mit deren
Hilfe Nutzer Informationen erstellen, modifizieren und verteilen können.2 Die sozialen
Medien erleichtern es Menschen, Informationen aller Art miteinander zu teilen und soziale
Beziehungen zu pflegen. Mittlerweile sind viele der Social Media-Plattformen zu einem
globalen Massenphänomen geworden, wodurch sie aus dem alltäglichen Leben nicht mehr
wegzudenken sind.3 Für Unternehmen bietet sich durch die Analyse des eigenen Web-
Auftritts in den sozialen Medien die Chance zur Differenzierung vom Wettbewerb.
Dadurch können Kompetenzen aufgebaut und ein Wettbewerbsvorteil erreicht werden,
welcher ohne eine entsprechende Analyse der Aktivitäten im Internet nicht möglich wäre.
Der Bereich der Social Media Analyse beschäftigt sich mit der Erhebung und Vermessung
strukturierter Daten von Social Media-Kanälen. Es kann sich dabei sowohl um die eigenen
Profile als auch um die Auftritte von Dritten handeln.4
Die Popularität der sozialen Netzwerke zeigt sich auch im Nutzungsverhalten der Perso-
nen, wobei insbesondere junge Menschen sehr häufig Teil dieser Communitys sind. Die
Altersgruppe der 16- bis 24-Jährigen weist mit 94,5 % der Bevölkerung einen sehr hohen
Anteil an Nutzern von sozialen Netzwerken auf. Bei den 25- bis 34-Jährigen sind es im-
merhin noch 82,9 %, über die gesamte Altersstruktur der Bevölkerung hinweg nutzen
1
Vgl. Böck, M. et al. (2017), S. 1.
2
Vgl. Kaplan, A./Haenlein, M. (2010), S. 61.
3
Vgl. Decker, A. (2019), S. 26.
4
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 15.
1
1 Einleitung
63,3 % der Personen soziale Netzwerke (Stand: 2019).5 In Abbildung 1 sind die beliebtes-
ten Social Media-Plattformen der Nutzer in Österreich mitsamt den Nutzerzahlen (in Mio.)
dargestellt (Stand: April 2020):
Abbildung 1: Nutzerzahlen der Social Media-Plattformen in Österreich
Quelle: Wirtschaftskammer Österreich: Social Media erfolgreich nutzen, S. 5, [online].
Durch die Vielzahl der Plattformen und die damit verbundene Menge an Daten, welche bei
der Nutzung erzeugt werden, erscheint ein Vergleich der am Markt vorhandenen Anwen-
dungen zur Analyse von sozialen Medien als sinnvoll. Außerdem ist es für Entscheider im
Unternehmen essenziell, die individuell passenden Lösungen für den geschäftlichen Ein-
satz zu evaluieren. Aus der Menge an verfügbaren Tools sollen wesentliche Anwendungen
ausgearbeitet und anhand von bedeutsamen Kriterien gegenübergestellt werden.
1.2 Zielsetzung
Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Vergleich von frei zugänglichen und kostenlos verfüg-
baren Social Media Analyse-Tools durchzuführen. Ebenfalls berücksichtigt werden An-
wendungen, die zwar für den professionellen Einsatz ausgelegt sind, aber eine kostenlose
5
Vgl. Statista (2020a), [online].
2
1 Einleitung
Testversion der Premium-Anwendungen bereitstellen. Durch die Ausarbeitung der theore-
tischen Grundlagen und der Durchführung der empirischen Studie werden am Ende der
Arbeit die folgenden Forschungsfragen beantwortet:
• Was ist eine Social Media Analyse und welche Tools existieren bereits dafür?
• Welche Social Media Analyse-Tools haben den höchsten Bekanntheitswert?
• Nach welchen Kriterien kann eine sinnvolle Beurteilung der Tools erfolgen?
• Welches der Tools eignet sich am besten für eine Social Media Analyse?
Nach der Erstellung eines Kriterienkataloges und der Durchführung des Vergleichs werden
die Ergebnisse diskutiert und daraus praktische Einsatzempfehlungen für die untersuchten
Social Media Analyse-Tools abgeleitet.
1.3 Aufbau der Arbeit
Die vorliegende Masterarbeit gliedert sich in sechs Kapitel, welche in den nachfolgenden
Absätzen kurz beschrieben werden. Den Anfang der Arbeit bildet die Einleitung im ersten
Kapitel, wobei die Problemstellung, die Zielsetzung sowie der Aufbau der Arbeit darge-
stellt werden.
Im zweiten Kapitel werden die theoretischen Grundlagen über Social Media und Social
Media Analyse thematisiert. Subkapitel in diesem Abschnitt sind Social Media und Web
2.0 (Kap. 2.1), die Einteilung des Social Web (Kap. 2.2), Social Media Analyse (Kap. 2.3),
Social Media Monitoring (Kap. 2.4) und Sentimentanalyse (Kap. 2.5). Ebenfalls zum theo-
retischen Teil der Arbeit zählt das dritte Kapitel, in welchem aktuelle und thematisch pas-
sende Forschungsbeiträge und Studien vorgestellt werden, die für den nachfolgenden, em-
pirischen Teil von inhaltlicher Bedeutung sind.
Zum empirischen Teil der Arbeit zählen die Kapitel vier und fünf, die für die Beantwor-
tung der Forschungsfragen relevant sind. Im vierten Kapitel wird eine webometrische Ana-
lyse durchgeführt, um dadurch den Bekanntheitsgrad der Social Media Analyse-Tools zu
31 Einleitung
evaluieren. Dafür wird zuerst ein Überblick über vorhandene Tools gegeben (Kap. 4.1)
sowie eine Einteilung der Tools vorgenommen (Kap. 4.2). Anschließend erfolgt eine
Google Suche (Kap. 4.3) und eine Inlink-Analyse (Kap. 4.4). Den Abschluss des vierten
Kapitels bilden die Auswahl und Beschreibung der Social Media Analyse-Tools, welche
für den Vergleich herangezogen werden (Kap. 4.5).
Danach erfolgt der Vergleich der Tools anhand eines ausführlichen Kriterienkataloges. Das
fünfte Kapitel beginnt mit der Beschreibung der Vorgehensweise (Kap. 5.1). Anschließend
werden Techniken zur Durchführung einer gezielten Suche in den sozialen Medien und in
Suchmaschinen vorgestellt (Kap. 5.2), der Kriterienkatalog ausgearbeitet (Kap. 5.3) und
der Vergleich der Social Media Analyse-Tools durchgeführt (Kap. 5.4). Im letzten Unter-
kapitel werden die Ergebnisse des Vergleichs diskutiert und die zu Beginn erarbeiteten
Forschungsfragen beantwortet (Kap. 5.5).
Den Abschluss dieser Arbeit bildet das sechste Kapitel, in dem eine Zusammenfassung die
wichtigsten Erkenntnisse kompakt abbildet und ein Ausblick zukünftige Entwicklungen im
Bereich der Social Media Analyse aufzeigt.
42 Theoretische Grundlagen
2 Theoretische Grundlagen
Im diesem Kapitel werden die theoretischen Grundlagen zu Social Media und Web 2.0
erläutert. Außerdem erfolgt eine Einteilung des Social Web nach charakterisierenden
Merkmalen. Die Unterkapitel 2.3. bis 2.5. thematisieren die theoretischen Aspekte der
Social Media Analyse, des Social Media Monitoring sowie der Sentimentanalyse, welche
im Fokus dieser Arbeit stehen.
2.1 Social Media und Web 2.0
Die Begriffe Social Media und Web 2.0 werden im Sprachgebrauch häufig synonym ver-
wendet. In der Literatur werden die Begriffe zumeist getrennt voneinander betrachtet sowie
die Unterschiede aufgezeigt. Im weiteren Verlauf der Arbeit erfolgt eine Abgrenzung der
Begriffe Social Media und Web 2.0 in den Unterkapiteln 2.1.1 und 2.1.2.
2.1.1 Social Media
Heutzutage ist der Begriff Social Media ein fester Bestandteil unseres Lebens und nicht
mehr aus dem Sprachgebrauch wegzudenken. Oftmals wird der Ausdruck auch als Syno-
nym für soziale Netzwerke verwendet, in denen die Nutzer zumeist aktiv sind. In der Lite-
ratur jedoch existiert eine Vielzahl an Definitionsansätzen für den Terminus Social Media,
die einerseits einen Zusammenhang mit technischen Plattformen und Medien sehen und
andererseits den Ausdruck als einen übergeordneten Begriff wahrnehmen, welcher virtuel-
le Beziehungen widerspiegelt.6
Aus der Fülle an verschiedenen Definitionen, die je nach Forschungsbereich in der Litera-
tur existieren, liegt in der vorliegenden Arbeit die Definition von Kaplan und Haenlein
zugrunde: „Social Media is a group of Internet-based applications that build on the ideo-
logical and technological foundations of Web 2.0 and that allow the creation and exchange
of User Generated Content.“7
Als „User-Generated-Content“ bezeichnet man Web-Inhalte, die von den Nutzern selbst
erstellt und geteilt werden und welche dadurch vom Konsumenten zum Produzenten wer-
6
Vgl. Decker, A. (2019), S. 45-46.
7
Kaplan, A./Haenlein, M. (2010), S. 61.
52 Theoretische Grundlagen
den.8 In diesem Zusammenhang spricht man auch vom „Mitmach-Web“ oder Social Web,
bei dem die Nutzer Inhalte selbst produzieren können. Die Nutzer können aktiv am Aus-
tausch in sozialen Netzwerken mitmachen, indem sie Blogs betreiben, Videos produzieren
oder Rezensionen schreiben.9 Dies bedeutet, dass der von den Usern erstellte Inhalt von
der Kommunikation, der Veröffentlichung, dem Teilen, der Kommentierung bis zur Sym-
pathiebekundung in den diversen sozialen Netzwerken reicht.10
Das Internet war schon immer ein soziales Medium, in dem die Nutzer mit dem Rest der
Welt kommunizieren konnten. Durch diesem Many-to-Many-Kommunikationskanal wird
es jedem ermöglicht, konsumentengenerierten Inhalt über leicht zugängliche Online-Tools
zu verbreiten.11 Social Media umfasst somit alle internetbasierten Anwendungen, mit de-
nen die Nutzer Informationen erstellen, modifizieren und verteilen können. Damit werden
unter diesem Begriff alle kollaborativen Plattformen wie (Mikro-)Blogs (z. B. Twitter),
Content-Communities (z. B. YouTube) oder soziale Netzwerke (z. B. Facebook, LinkedIn)
verstanden.12 Diese Anwendungen unterscheiden sich hinsichtlich dem Interaktionsgrad,
den Interaktionsformen der Nutzer sowie der technischen Konzeption.13
Da die Menschen den Großteil ihrer Online-Zeit auf Facebook, Instagram oder YouTube
verbringen, können die sozialen Medien mittlerweile als zentrales Element des Internet
angesehen werden.14 Die Nutzer können ohne große technische Vorkenntnisse Texte, Bil-
der, Videos oder Audioaufnahmen durch die sozialen Medien im Internet veröffentlichen
und so Informationen aller Art mit anderen Nutzern austauschen. Weiters können sich die
Nutzer untereinander als „Kontakte“ oder „Freunde“ verbinden und dadurch soziale Ver-
bindungen mit dem eigenen Bekanntenkreis aufbauen.15
8
Vgl. Schöps, B. (2013), S. 85.
9
Vgl. Beilharz, F. (2012), S. 12.
10
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 13.
11
Vgl. Sterne, J. (2011), S. 22-23.
12
Vgl. Kaplan, A./Haenlein, M. (2010), S. 60-61.
13
Vgl. Böck, M. et al. (2017), S. 2.
14
Vgl. Beilharz, F. (2012), S. 10.
15
Vgl. Schmidt, J.-H. (2013), S. 10-11.
62 Theoretische Grundlagen
2.1.2 Web 2.0
Der Begriff „Web 2.0“ tauchte erstmals im Jahre 2003 auf und wurde vom US-Amerikaner
Tim O´Reilly als Titel für eine damalige Internet-Konferenz nachhaltig geprägt. Das Inter-
net wurde dabei nicht mehr nur als Einweg-Kommunikationsmedium („Web 1.0“) angese-
hen, sondern es entwickelte sich hin zu einer interaktiven Kommunikationsplattform. Diese
Weiterentwicklung des Internets, bei der die Nutzer Inhalte selbst erstellen können, bietet
einen höheren Interaktionsgrad und somit eine umfassende Veränderung des World Wide
Webs.16
In dem von O´Reilly unter dem Namen „What is Web 2.0?“ im Jahr 2005 veröffentlichten
Artikel ist der wesentliche Unterschied zum früheren Internet, dass die Nutzer von passi-
ven Konsumenten zu Akteuren werden. Das Ziel dieser Interaktion im Mitmach-Web ist
es, von der kollektiven Intelligenz der Nutzergemeinschaft zu profitieren.17
Bächle definiert den Begriff Web 2.0 als Internettechniken und -dienste, „welche die Ver-
änderung des Web zu desktopähnlichen Internetanwendungen (rich internet applications)
unterstützen, bei denen die Interaktion der Internetnutzer eine zentrale Rolle spielt. Gene-
rierung, Tausch sowie Verknüpfung von Inhalten und Wissen durch die Internetnutzer ste-
hen hierbei im Vordergrund.“18 Demnach geht es um keine neue Version des Web, wie der
Zusatz 2.0 erschließen lässt, sondern das Web 2.0 bezeichnet eine Weiterentwicklung, die
schon zu Beginn der Entwicklung des Internets das erklärte Ziel war.19
Die Abgrenzung vom „Web 1.0“ hin zum „Web 2.0“ bedeutet nicht, dass das Internet frü-
her nur eine Einweg-Kommunikation und statische Websites darstellte. Die Nutzer konn-
ten sich bereits in Chats und Foren austauschen, allerdings wurde dafür noch nicht der Be-
griff Social Media verwendet.20 Mit dem Aufkommen des Web 2.0 wurden jedoch die
Websites immer dynamischer, erste Social Networking-Plattformen wurden populär und
16
Vgl. Beilharz, F. (2012), S. 10.
17
Vgl. Bühler, P./Schlaich, P./Sinner, D. (2019), S. 24.
18
Bächle, M. (2008), S. 129.
19
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 23.
20
Vgl. Beilharz, F. (2012), S. 10.
72 Theoretische Grundlagen
mobile Endgeräte ermöglichten ein jederzeit verfügbares Web, in welchem die Benutzer
auf einfache Art und Weise Inhalte im Internet zur Verfügung stellen können.21
Tim O´Reilly definierte in seinem Artikel sieben konstitutive Prinzipien, die als Merkmale
des Web 2.0 gelten und nachfolgend gekürzt dargestellt werden:
1. Web als Service-Plattform
2. Einbeziehung der kollektiven Intelligenz der Nutzer
3. Daten stehen im Mittelpunkt der Anwendungen
4. Neue Formen der Softwareentwicklung
5. Leichtgewichtige Programmiermodelle
6. Software, die auf vielen Geräten nutzbar wird
7. Rich User Experience22
Mittlerweile haben sich weitere Merkmale herauskristallisiert, die im Zusammenhang mit
dem Web 2.0 auftreten. Zum einen sind es die juristischen Herausforderungen der Transpa-
renz von persönlichen Informationen im WWW, neue Geschäftsmodelle und wie man mit
Dienstleistungen im Internet Geld verdienen kann. Letztlich hat sich eine eigene Web 2.0-
Ästethik entwickelt, die sich im Browser grenzenlos gestalten lässt und den Fokus mittler-
weile auf das mobile Web gelegt hat.23
Nach dem Web 1.0 und Web 2.0 werden in der neueren Literatur die Begriffe Web 3.0, das
Social Semantic Web, und Web 4.0, das Smart Web, geprägt, die in Zukunft das Internet
charakterisieren sollen. Beim Social Semantic Web wird versucht, die inhaltliche Bedeu-
tung von Daten anhand von Computerprogrammen zu erkennen und daraus logische
Schlüsse abzuleiten. Ein Beispiel für solche Technologien ist die semantische Suchma-
schine Wolfram Alpha oder die Gesichtserkennung, die sich auf Bilder oder Videos bezie-
hen kann. Das Web 4.0 stellt eine Weiterentwicklung dieses Ansatzes dar und fokussiert
sich auf die clevere Vernetzung aller Geräte durch künstliche Intelligenz. Durch smarte
Assistenten, die die Aktionen der Nutzer erfassen und abspeichern, können die Anwender
21
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 22-23.
22
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 24-28.
23
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 28-30.
82 Theoretische Grundlagen
im Alltag unterstützt werden. Die riesigen Datenmengen, die durch die smarten Geräte
entstehen, werden als Big Data bezeichnet und können für verschiedenste Zwecke verwen-
det werden.24
2.2 Einteilung des Social Web
Das Social Web gilt als Teilbereich des Web 2.0. Es steht einerseits für eine Fülle von
Anwendungen für fast jeden erdenklichen Bereich des Lebens und andererseits für die
Community, die aktiv daran teilnimmt. Aufgrund der Vielzahl an Plattformen, die im In-
ternet existieren, werden in der Literatur unterschiedliche Einteilungen der Plattformen
vorgenommen.25 Eine Einteilung ist jene nach dem 3-C-Modell: communication (Kommu-
nikation), collaboration (Zusammenarbeit) und coordination (Koordination).26
Die Anwendungen des Social Webs können ihrem Aufbau nach in folgende Kategorien
eingeteilt werden:
• Wikis
Kollaborationsplattformen ermöglichen den Usern, gemeinsam an Projekten zu ar-
beiten. Registrierte User können das Erscheinungsbild und den Inhalt der Plattform
ändern.27 Im Vordergrund steht das gemeinsame Erarbeiten der Inhalte, die einzel-
nen Autoren sind kaum erkennbar. Das wohl bekannteste Beispiel für eine Kollabo-
rationsplattform ist Wikipedia.28
• Blogs
Ein Blog (web + log) ist eine zumeist von Einzelpersonen geführte Website, die in
umgekehrt chronologischer Reihenfolge regelmäßig aktualisierte Informationen be-
reitstellt. Die Autoren dieser Blogs werden Blogger genannt, die sich meist auf ein
Thema spezialisieren und dieses in Form eines Tagebuchs oder Journals darstellen.
Die Leser können die Artikel des Blogs kommentieren und der Autor kann andere
Blogbeiträge in seinem Artikel verlinken. Durch die Vernetzung der einzelnen
Blogs entsteht eine Gemeinschaft, die als Blogsphäre bezeichnet wird.29
24
Vgl. Bühler, P./Schlaich, P./Sinner, D. (2019), S. 25-29.
25
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
26
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 27-28.
27
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
28
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 28.
29
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 30.
92 Theoretische Grundlagen
• Microblogging
Ein ähnliches Konzept, das jedoch nur sehr kurze Nachrichten umfasst, ist
Microblogging. Dabei werden über zentrale Plattformen zumeist zeichenbegrenzte
Mitteilungen der Nutzer ausgetauscht, die andere User abonnieren können. Die
Nachrichten haben gewöhnlich eine kurze Aktualitätsspanne.30 Der bekannteste
und erfolgreichste Microblogging-Dienst ist Twitter, bei dem die User sogenannte
„Tweets“ verschicken können.31
• Social Networking-Dienste
Diese Plattformen ermöglichen den Aufbau und die Pflege von zielgerichteten Be-
ziehungen in einem Netzwerk. Es gibt viele verschiedene Plattformen, die sich an
spezifische Gruppen wie Studenten oder Geschäftsleute richten.32 Die Kommunika-
tion erfolgt dabei entweder privat zwischen den Usern oder öffentlich für jeder-
mann einsehbar.33 Die bekanntesten beruflichen Netzwerke sind LinkedIn und
XING, im privaten Bereich ist das soziale Netzwerk Facebook mit 2,74 Mrd. mo-
natlich aktiven Nutzern (Stand: 3. Quartal 2020) die größte Plattform dieser Art.34
• Social Sharing
Das Social Sharing unterteilt sich in Video-Sharing und Foto-Sharing. Diese An-
wendungen ermöglichen die Bereitstellung und den Tausch von digitalen Inhal-
ten.35 Die Mitglieder können auf diesen Plattformen Fotos, Bilder oder Videos
hochladen, welche sowohl lizenzfrei als auch mit verknüpften Verwendungsrechten
ausgestattet sind. Zu den bekanntesten Foto-Sharing-Seiten zählen Instagram oder
Pinterest, bei den Video-Sharing-Seiten hat die Plattform YouTube, bei welcher die
Mitglieder eigene Videos uploaden können, die meisten Nutzer.36
• Forum
In einem Forum werden bestimmte Themen, die wiederum in Unterforen bzw. Un-
terthemen eingeteilt sind, diskutiert. In einem Diskussionsforum können Beiträge
(postings) erfasst werden, welche die anderen Nutzer lesen und beantworten kön-
30
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
31
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 28.
32
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
33
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 30-31.
34
Vgl. Statista (2020b), [online].
35
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
36
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 28.
102 Theoretische Grundlagen
nen. Mehrere Beiträge zu einem Thema werden als „thread“ und ein bestimmtes
Thema als „topic“ bezeichnet, welche in den Diskussionsforen erstellt werden kön-
nen.37
• Instant-Messaging
Instant-Messaging ermöglicht es, in Echtzeit mit einem oder mehreren Nutzern zu
kommunizieren. Ein Instant-Messenger ist eine Client-Software, die mittels textuel-
ler Kommunikation (über die Tastatur) das Chatten mit anderen Gesprächspartnern
möglich macht. Weitere nützliche Funktionen sind die Angabe eines Online-Status
(z. B. abwesend) oder das Einrichten eines privaten Adressbuches. Bekannte Bei-
spiele von Instant-Messaging-Anwendungen sind WhatsApp oder Skype.38
• Social Bookmarking
Diese Systeme dienen der Erfassung und Kategorisierung von Bookmarks (Lese-
zeichen). Die Nutzer können die Links online abspeichern, gemeinsam darauf zu-
greifen, ergänzen und kommentieren. Nutzer, die die gleichen Bookmarks hinter-
legt haben, werden mit anderen Benutzern der Seite verknüpft. Die Software arbei-
tet dabei mit der Verschlagwortung (tagging) sowie mit der Verlinkung zu anderen
Benutzern des Systems, die die gleichen Lesezeichen gesetzt haben. Zusätzlich
werden die von anderen Nutzern verwendeten Tags bereitgestellt und die am häu-
figsten benutzten Schlagworte hervorgehoben.39
Nebenbei werden in der Literatur noch zahlreiche weitere Kategorien des Social Web ver-
wendet wie etwa Virtuelle Welten (z. B. World of Warcraft),40 Personal Broadcasting (z.
B. Twitch),41 Social Sharing (z. B. Flickr),42 Newsfeeds (z. B. RSS),43 Podcasts (z. B. Au-
dible),44 Rezensions- und Bewertungsplattformen (z. B. kununu)45 oder Partnerbörsen
37
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 28-29.
38
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 29.
39
Vgl. Bächle, M. (2016), S. 30.
40
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 29.
41
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 29.
42
Vgl. Breslin, J./Passant, A./Decker, S. (2009), S. 7.
43
Vgl. Fiege, R. (2012), S. 21.
44
Vgl. Fiege, R. (2012), S. 21.
45
Vgl. Stieglitz, S. et al. (2014), S. 101.
112 Theoretische Grundlagen
(z. B. Tinder)46. Viele dieser Anwendungen lassen sich oft keiner bestimmten Form zuord-
nen, sondern sind mitunter als Erweiterung dieser Plattformen anzusehen, die sodann als
integrierte Plattformen bezeichnet werden.47
2.3 Social Media Analyse
Die Beobachtung und Analyse der veröffentlichten Inhalte im Social Web nimmt durch die
rasante Verbreitung von Social Media-Plattformen kontinuierlich zu. Die Untersuchung
der erzeugten Daten ist nicht nur aus Marketing-Sicht relevant, sondern gewinnt im gesam-
ten Unternehmensbereich stark an Bedeutung. Aus den Ergebnissen einer Social Media
Analyse können in der Praxis konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen abgelei-
tet und so Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz aufgebaut werden.48
Social Media Analyse wird als Teilbereich der Web-Analyse verstanden und bezieht sich
primär auf die Analyse sowie auf Auswertung und Reporting. Bei der Web-Analyse ist laut
Evertz die „Analyse, Planung, Management und Optimierung aller Aktivitäten im Social
Web, im Browser und in den Apps gemeint.“49
Eine Social Media Analyse ist eine Erhebungsmethode zur Analyse von Social Media-
Profilen auf Basis der von den Plattformen zur Verfügung gestellten Daten (z. B. Reich-
weite, Aktionen, Traffic, zeitliche Verläufe).50 Bei dieser Form der Analyse wird zumeist
nur öffentliches Verhalten auf Social Media-Profilen analysiert. Dabei werden die Daten
über eine Schnittstelle (API) der untersuchten Plattformen zusammengefasst. Daraus kön-
nen in der Folge verschiedene Metriken analysiert werden.51
Nach Evertz beschäftigt sich die Social Media Analyse „mit der Vermessung und Erhe-
bung strukturierter Daten von Social Media-Kanälen. Dies können sowohl eigene Profile
als auch die Auftritte von Dritten sein.“52 Bei strukturierten Daten handelt es sich um ein-
46
Vgl. Bühler, P./Schlaich, P./Sinner, D. (2019), S. 59.
47
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 35.
48
Vgl. Böck, M. et al. (2017), S. 1.
49
Evertz, S. (2017), S. 15.
50
Vgl. BVDW (2017a), S. 79, [online].
51
Vgl. BVDW (2017b), S. 7, [online].
52
Evertz, S. (2017), S. 21.
122 Theoretische Grundlagen
deutig einer Kategorie zugeordneten Daten, die sich erfassen und auswerten lassen. Solche
strukturierten Daten sind beispielsweise die Anzahl an Likes, Anzahl an Kommentaren,
Fan- oder Followerzahlen von Accounts auf einer Plattform oder die Reichweite von Bei-
trägen (Impressions). Bei kleineren Unternehmen oder Accounts können diese Schritte
noch manuell (z. B. mithilfe von Excel) erfasst und protokolliert werden. Schwieriger ge-
staltet sich die Analyse jedoch bei größeren Accounts oder fortgeschritteneren Messkenn-
zahlen, wofür eigene Social Media Analyse-Tools existieren, welche entweder kosten-
pflichtig oder kostenlos verfügbar sein können, je nachdem wie umfangreich die Analyse
erfolgen soll.53 Viele der Social Media-Plattformen bieten mittlerweile eigene Analysepro-
gramme an, die Einblicke zur Reichweite oder Interaktionen auf einem Profil oder Beitrag
bereitstellen (z. B. Facebook Insights, Twitter Analytics, Instagram Insights). Diese Pro-
gramme verfügen meist über eine Schnittstelle, um die bereitgestellten Daten als Excel-
Tabelle oder CSV-Datensatz zu exportieren und danach für eigene Analysen zu nutzen.
Externe Tools können auch auf öffentlich zugängliche Daten von Profilen eines Dritten
zugreifen und beispielsweise die Anzahl der Follower oder der Kommentare eines Beitrags
auswerten.54
Die Social Media Analyse umfasst jedoch auch interne Daten, die auf den eigenen Profilen
erfasst werden, wie beispielsweise die Anzahl der Kommentare auf einen Blog. Außerdem
sind die Unternehmen sehr stark daran interessiert, den Einsatz und die Investitionen auf
ihren Social Media-Kanälen zu messen, um einen Eindruck davon zu bekommen, wie die
angebotenen Produkte und das eigene Image im Internet reflektiert werden. Somit können
frühzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden, die bei unzufriedenen Kunden bezüglich
der Produkte auftreten können.55 Die Messung der sogenannten Key Perfomance Indicators
(KPI) erfolgt über die Social Media Analyse und reicht von einfachen Kennzahlen wie
Likes, Follower, Views oder Abonnenten über Reichweite oder Engagement Rate bis hin
zu marketingspezifischen Berechnungen, wie Return on Investment (ROI), Customer Va-
lue oder Kundenzufriedenheit. Die richtige Auswahl der Metriken und Kennzahlen hängt
von den jeweiligen Zielen eines Unternehmens ab, die definiert werden. Die Messung der
Leistungsindikatoren von Social Media-Kanälen zählt aufgrund des Volumens und des
53
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 21-22.
54
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 22.
55
Vgl. Ebersbach, A./Glaser, M./Heigl, R. (2016), S. 221.
132 Theoretische Grundlagen
Echtzeit-Charakters der Daten zu den am schwierigsten messbaren Kennzahlen im Marke-
ting-Bereich, deshalb kommt der richtigen Auswahl der Metriken eine große Bedeutung
zu.56
2.4 Social Media Monitoring
Unter Social Media Monitoring wird die laufende Beobachtung von „User-Generated-
Content“ zu einem Thema im Social Web verstanden.57 Es wird daher nicht nur auf Face-
book und Twitter beobachtet, sondern zudem in Frage-/Antwortportalen, Foren, Blogs,
Verbraucherportalen sowie Bilder- und Videoplattformen. Das Ziel ist es, eine Erfolgskon-
trolle der Social Media-Aktivitäten in Bezug auf das eigene Unternehmen oder Profil
durchzuführen.58 Das Monitoring wird im Social Media-Bereich auch als „aktives Zuhö-
ren“ bezeichnet und hat die Aufgabe, Daten, die gemessen werden können, zu finden und
zu sortieren. Dies geschieht mittels einer Crawling-Technologie, welche die Seiten nach
den gewünschten Begriffen oder Phrasen durchsucht. Die Messung erfolgt allerdings erst
im nächsten Schritt der Erfolgskontrolle von Social Media-Aktivitäten. Die vier Eckpfeiler
der Erfolgsmessung sind demnach: Monitoring, Messung, Analyse und Reporting. Somit
stehen Social Media Monitoring und Social Media Analyse zwar im unmittelbaren Zu-
sammenhang, beschreiben jedoch unterschiedliche Prozessabschnitte. Das Monitoring bil-
det die Grundlage für die darauffolgende Social Media Analyse.59
Auch beim Social Media Monitoring gibt es eine Vielzahl an Ansätzen und Definitionen.
Die nachfolgende Definition von Aßmann/Röbbeln grenzt sich jedoch klar von verwandten
Begriffen wie dem Social Listening oder dem Web Monitoring ab und soll in dieser Arbeit
als Ausgangspunkt dienen:
„Unter Social Media Monitoring versteht man die Identifikation, Beobachtung und Analy-
se der von den Nutzern erstellten Inhalte im Internet. Bei der Fülle an Daten im Internet
wird der Fokus der Analyse von Marken und Produkten zunächst auf die verschiedenen
Social-Media-Plattformen (Facebook, Twitter, Blog, Forum) gelegt.“60
56
Vgl. Decker, A. (2019), S. 503-505.
57
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 24.
58
Vgl. Bühler, P./Schlaich, P./Sinner, D. (2019), S. 73.
59
Vgl. Blanchard, O. (2012), S. 250.
60
Aßmann, S./Röbbeln, S. (2013), S. 295.
142 Theoretische Grundlagen
Wenn man allerdings diese Definition von Aßmann/Röbbeln betrachtet, kann man feststel-
len, dass die Social Media Analyse bereits im -Monitoring enthalten ist. Ebenso werden die
beiden Begriffe in einigen literarischen Werken fälschlicherweise synonym verwendet. Im
Sinne der Beobachtung von Daten ist der Begriff „Monitoring“ durchaus zulässig, im Be-
reich der Tools zur Analyse und Überwachung ist jedoch eine klare Unterscheidung der
beiden Termini notwendig.61
Das Social Media Monitoring ist vergleichbar mit einer Google Suche, die alle Erwähnun-
gen von vorher definierten Suchworten im Social Web liefert. Neben den sozialen Netz-
werken können die gefundenen Ergebnisse von Blogs, News-Seiten oder Foren stammen.
Die erfassten Inhalte beim Monitoring sind zumeist in Textform verfügbar, weisen keine
eindeutige Struktur auf und sind somit oft schwierig zu vergleichen. Zusätzlich werden
beim Social Media Monitoring von einigen Tools auch die strukturierten Daten (wie die
Anzahl der Likes und Kommentare) aufgezeichnet. Jedoch gibt es teilweise Einschränkun-
gen in Bezug auf die Zugriffsmöglichkeiten für die jeweilige Plattform oder aufgrund des
Datenschutzes.62
2.5 Sentimentanalyse
Im Rahmen einer Sentimentanalyse werden Stimmungen in sozialen Netzwerken anhand
von Einzelmeinungen in einer bestimmten Gruppe bewertet. Die Stimmungsanalyse er-
möglicht es, ein genaues Meinungsbild über ein bestimmtes Thema oder Produkt im Netz
abzubilden. Dafür werden Texte mithilfe von bestimmten Adjektiven zur Beschreibung der
Emotionen ausgewertet und anhand eines Stimmungsbildes dargestellt.63 Die Beiträge
können dabei als positiv, neutral oder negativ eingestuft werden, wobei das Sentiment den
Anteil an den jeweiligen Erwähnungen charakterisiert und als Verhältnis von positiven zu
negativen Beiträgen dargestellt wird.64
Zusätzlich zur automatischen Sentimentanalyse, die viele Social Media Monitoring-Tools
integriert haben, sollte dennoch eine manuelle Tonalitätsanalyse erfolgen, da eine Abstu-
fung in drei Klassen (positiv, neutral, negativ) durch die Social Media Monitoring-Tools
61
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 22.
62
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 24.
63
Vgl. Kasper H. et al. (2010), S. 24.
64
Vgl. Goderbauer-Marchner, G./Kovac, S./Matausch, N. (2015), S. 89.
152 Theoretische Grundlagen
oftmals fehlerhaft ist.65 Praktische Anwendung findet diese Form der Analyse in Unter-
nehmen, um Bereiche wie das Krisenmanagement oder Reputationsmanagement zu über-
wachen und Probleme rechtzeitig zu erkennen.66 Für die Sentimentanalyse existieren in der
Literatur zahlreiche Synonyme, die von Stimmungsanalysen, Tonalitätsanalysen, Opinion
Mining, Sentiment Klassifikation bis hin zu Sentiment Detection reichen und im Grunde
genommen dieselbe Analyseform meinen.67 Weitere Probleme bei der Bestimmung des
Sentiments sind die Abhängigkeit von verschiedenen Sprachen, Akronyme, Umgangsspra-
che, Sarkasmus und Ironie.68
Die Sentimentanalyse wird als Teilbereich des Opinion Mining verstanden, bei dem Me-
thoden des Text Mining, Web Mining und Natural Language Processing zum Einsatz
kommen.69 Vielfach werden hierfür Technologien wie maschinelles Lernen oder Künstli-
che Intelligenz (KI) verwendet, um dabei Texte nach bestimmten Stimmungen zu untersu-
chen, die auf Basis linguistischer und statistischer Methoden mit semantischen Aussagen
verknüpft werden. Durch die schwierige, vollautomatische Analyse von natürlicher Spra-
che im Social Web muss zusätzlich eine manuelle Auswertung erfolgen, die wesentlich
kosten- und ressourcenintensiver ist als die automatisierten Lösungen.70 Nach Petz ist O-
pinion Mining „die computerunterstützte Analyse und systematische Aufbereitung von
Meinungen, Einschätzungen, Einstellungen und Gefühlen von Menschen gegenüber Unter-
nehmen, Marken, Personen, Themen und ihren Attributen.“71 Opinion Mining ist eine
wichtige Teildisziplin der Textanalyse und im Bereich der sozialen Medien eine hilfreiche
Analysemöglichkeit.72 Als Beispiele für eine positive Assoziation bei einer Sentimentana-
lyse gelten Wörter wie good, nice, excellent, fortunate, correct oder superior. Umgekehrt
haben Wörter wie bad, nasty, poor, negative, unfortunate, wrong oder inferior eine negati-
ve Bedeutung.73
65
Vgl. Evertz, S. (2017), S. 150-151.
66
Vgl. Kasper, H. et al. (2010), S. 25.
67
Vgl. Petz, G. (2019), S. 21-22.
68
Vgl. Stieglitz, S. et al. (2014), S. 104.
69
Vgl. Petz, G. (2019), S. 22.
70
Vgl. Kasper, H. et al. (2010), S. 25.
71
Petz, G. (2019), S. 22.
72
Vgl. Stieglitz, S. et al. (2014), S. 104.
73
Vgl. Turney, P./Littman, M. (2003), S. 321.
163 State of the Art
3 State of the Art
In diesem Kapitel werden Artikel über den aktuellen Stand der Forschung zur Social Me-
dia Analyse vorgestellt. Diese Artikel beinhalten hilfreiche Ansatzpunkte für die Durch-
führung der empirischen Untersuchung der Arbeit und werden nachfolgend zusammenge-
fasst.
Stavrakantonakis et al. veröffentlichten einen Artikel mit dem Titel „An approach for eva-
luation of social media monitoring tools“, in welchem zehn kostenpflichtige Tools für das
Social Media Monitoring vorgestellt und miteinander verglichen werden. Das Ziel dieser
Studie ist es, den Anwendern von Social Media Monitoring-Tools einen Überblick über die
Anwendungen zu geben und den potenziellen Nutzern eine Entscheidungsunterstützung zu
bieten. Im Rahmen der Untersuchung gehen die Autoren insbesondere auf die umsetzbaren
Konzepte, Technologien und die Benutzeroberfläche ein, welche als Unterscheidungs-
merkmale für die Tools dienen. In einem tabellarischen Vergleich werden die kostenpflich-
tigen Tools anhand von verschiedenen Kriterien gegenübergestellt. Einige dieser Kriterien
(z. B. Vorhandensein eines Dashboards, Möglichkeit zum Exportieren der Ergebnisse)
sowie die Charakterisierung der Tools nach Marktpräsenz, Technologie und Features sind
für die Studie in dieser Arbeit relevant. Die in dieser Publikation von Stavrakantonakis et
al. beschriebenen Tools bieten zum Teil auch kostenlose Testversionen oder Demos an, die
im Rahmen der vorliegenden Arbeit auch im Fokus stehen sollen. Außerdem werden in
diesem Artikel noch einige kostenlose Social Media Monitoring-Tools vorgestellt, die po-
tenziell für die empirische Untersuchung infrage kommen könnten und als Ausgangspunkt
für die Recherche dienen.74
Der Artikel „Social media analytics – Challenges in topic discovery, data collection, and
data preparation” von Stieglitz et al. zeigt die wichtigsten Herausforderungen im Rahmen
des Social Media Analyse-Prozesses auf, indem eine systematische Literaturrecherche
durchgeführt wird. Dabei wird die Social Media Analyse in vier Schritte eingeteilt: Dis-
covery, Collection, Preparation und Analysis. Eine der größten Herausforderungen, die in
den Studien genannt wird, ist die Menge der Daten (Volume)75, die bei der Durchführung
74
Vgl. Stavrakantonakis, I. et al. (2012), S 52-64.
75
Bei der Definition von Big Data spricht man zumeist von drei grundlegenden V’s (Volume, Variety, Ve-
locity). Mittlerweile finden sich in der Literatur jedoch häufig auch Modelle mit fünf oder sieben V’s.
173 State of the Art
einer Social Media Analyse auftritt. Ein weiteres Problem bei der Analyse stellt das Auf-
kommen von Falschinformationen, Spam und Gerüchten dar, die andere Nutzer beeinflus-
sen können. Dafür sind bestimmte Mechanismen notwendig, um solche Inhalte im Social
Web zu erkennen. Jedoch fokussiert die systematische Literaturanalyse mehr auf die
Schritte Discovery, Collection und Preparation, der letzte Schritt der Analyse und die
Tools werden nicht ausführlich behandelt. Einige der behandelten Punkte können jedoch
auch für diese Arbeit verwendet werden. Es sind dies die graphische Aufbereitung der Da-
ten oder die Erkenntnis, dass herkömmliche Tools wie Excel oder SPSS nicht für eine
Social Media Analyse geeignet sind, da sie mit Millionen von Datensätzen nicht arbeiten
können.76
Im Forschungsprojekt von Kennedy et al. werden verschiedene kostenpflichtige und -freie
Social Media Analyse-Tools vorgestellt. Die Tools werden anhand einer Kurzbeschreibung
und durch Grafiken dargestellt, allerdings werden nicht alle Funktionen der Programme
aufgelistet. Ein Problem bei dieser Studie ist jedoch, dass die meisten der beschriebenen
Tools nicht transparent sind, da nicht immer klar ist, welche Plattformen und Suchmaschi-
nen in die Analyse miteinbezogen werden. Für die vorliegende Masterarbeit können jedoch
viele der kostenlosen Tools in der empirischen Untersuchung berücksichtigt werden, wie
beispielsweise socialmention, Topsy, Klout, SentiStrength, Hootsuite oder Brandwatch.77
Ein weiteres Paper, welches verschiedene kostenlose Tools der Social Media Analyse be-
handelt, ist der von Batrinca und Treleaven veröffentlichte Artikel „Social media analytics:
a survey of techniques, tools and platforms“. In dieser Studie wird ein umfassender Über-
blick über verschiedene Tools zur Social Media Analyse, Textanalyse oder aber auch Pro-
gramme zur Bereinigung und Speicherung der Daten geboten. Im Fokus dieses Artikels
stehen jedoch die technologischen Aspekte wie die unterstützten Datenformate (z. B.
HTML, XML, CSV) oder die Techniken bei der Durchführung der Analyse (z. B. Machine
Learning, Data Mining). Einige Tools, die in dem Artikel von Batrinca und Treleaven be-
schrieben werden, sind auch für die empirische Untersuchung von hoher Relevanz. Dazu
zählen der Datenzugang über Google Trends und über APIs78 sowie einige Social Media
76
Vgl. Stieglitz, S. et al. (2018), S. 156-168.
77
Vgl. Kennedy H. et al. (2013), S. 1-44.
78
API bedeutet Application Programming Interface (deutsch: Schnittstelle zur Programmierung von Anwen-
dungen)
183 State of the Art
Monitoring-Tools, die auch genannt werden (z. B. Brandwatch, socialmention). Außerdem
werden Programme zur Sentimentanalyse und zur Visualisierung von Daten vorgestellt.79
In dem 2015 publizierten Artikel „Selecting the Best Open Source Tools for Collecting and
Visualizing Social Media Content” von Al-Qurishi et al. werden kostenlose Social Media
Analyse-Tools zur Sammlung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Daten aus
sozialen Netzwerken vorgestellt. Der Fokus dieses Papers liegt dabei auf dem Inhalt von
Online Social Networks, die in den bisherigen Studien vernachlässigt wurden. Im Artikel
werden 25 kostenfreie Tools untersucht, von denen zwölf aufgrund ihrer Bekanntheit und
Downloadzahlen ausgewählt und bewertet wurden. Anschließend werden die Tools, die
nach Datensammlung und -aufbereitung unterteilt werden, anhand von speziellen Formeln
gewichtet und gereiht. Jedoch werden die in diesem Artikel beschriebenen Tools nicht spe-
ziell für die Analyse von Social Media-Inhalten verwendet, sondern vielmehr für die gra-
phische Aufbereitung in Form von Diagrammen oder Netzwerken. Viele der verwendeten
Kriterien zur Evaluierung der Tools können hingegen für die Studie in dieser Arbeit ver-
wendet werden (z. B. Mehrsprachigkeit, Möglichkeit zum Exportieren der Daten, mobile
Versionen).80
Der Artikel „Evaluating Social Context in Arabic Opinion Mining” von Al-Kabi et al. hat
das Ziel, die Daten und das Wissen aus sozialen Netzwerken zu extrahieren. Dafür wurden
über 3000 Meinungen von Facebook-Nutzern in drei Kategorien eingeteilt (Essen, Sport
und Wetter) und einer Sentimentanalyse unterzogen. Die in dieser Studie verwendeten O-
pen-Source-Tools socialmention und SentiStrength sind potenziell auch für den empiri-
schen Teil dieser Masterarbeit von Bedeutung. Socialmention wird darin als führende
Social Media-Suchmaschine beschrieben, die es den Anwendern erlaubt, nach verschiede-
nen Posts in unterschiedlichen sozialen Netzwerken zu suchen. Außerdem bietet die Ana-
lyseplattform wertvolle Statistiken im Bereich der Social Media Analyse. Das zweite Pro-
gramm zur Analyse von sozialen Medien, SentiStrength, wird als ähnliches Programm wie
socialmention beschrieben, welches die Messung der Stärke von positiven und negativen
Textaussagen ermöglicht. Ein drittes Tool, welches in diesem Artikel dargestellt wird, ist
für die empirische Studie nicht von Relevanz, jedoch liefert es bessere Ergebnisse als die
79
Vgl. Batrinca, B./Treleaven, P.C. (2015), S. 89-116.
80
Vgl. Al-Qurishi, M. et al. (2015), S. 1-6.
193 State of the Art
Open-Source-Tools socialmention und SentiStrength, da dieses Tool auch Umgangsspra-
che und Slang miteinbezieht.81
Im Artikel von Troisi et al. wurde eine Big Data Analyse mit dem Open-Source-Tool
Talkwalker durchgeführt. Dieses Tool basiert auf Algorithmen, die es ermöglichen, das
Sentiment einer Gruppe von Personen zu einem bestimmten Thema zu analysieren. Dabei
können viele verschiedene Metriken in einem visuell aufbereiteten Dashboard für ein
Thema dargestellt werden. Das Tool liefert dabei wichtige KPIs, zeigt die meistverwende-
ten Hashtags oder erstellt Tag Clouds (auch als Wordclouds bezeichnet), bei welchen die
wichtigsten Schlagwörter in Form einer Wolke dargestellt werden. Auch wenn das Thema
des Artikels „Big data and sentiment analysis to highlight decision behaviours: a case stu-
dy for student population” in erster Linie nicht die Social Media Analyse behandelt, konn-
ten wichtige Erkenntnisse für die Ausarbeitung des empirischen Teils im Rahmen dieser
Arbeit gefunden werden. Das Tool Talkwalker sowie die Werkzeuge zur Sentimentanalyse
– wie die Wordcloud und Diagramme zur Trendanalyse – bedürfen auch in dieser Studie
einer genaueren Betrachtung.82
Im Rahmen eines Artikels aus dem Jahr 2013 gehen die Autoren von einem Ende der kos-
tenlosen Social Media Analyse-Tools für die Anwendung in Unternehmen aus. Die stei-
genden Social Media-Aktivitäten führen dazu, dass die Unternehmen auf professionelle
Lösungen zurückgreifen. Dafür müssen höhere Budgets freigegeben werden, die für die
Beschaffung der meist individuell zugeschnittenen Tools auch notwendig sind. In diesem
Beitrag werden auch wichtige KPIs wie die Page Impressions, Visits, durchschnittliche
Verweildauer oder die Conversion Rate angesprochen, welche für die Messung und Analy-
se von Social Media verwendet werden. Auch neuere Kennzahlen wie Impact, Buzz oder
Tonalität werden thematisiert und spielen in Analysen der Unternehmensaktivitäten in so-
zialen Netzwerken eine wichtige Rolle. Ebenso werden wichtige inhaltliche und technische
Anforderungen an Social Media Analyse-Tools erwähnt, die aber zumeist nur professionel-
le Anwendungen erfüllen. Zum Beispiel sollten die Kennzahlen der Anwendung auch in
das eigene Unternehmenskennzahlensystem eingebettet werden können und das jeweilige
Tool an aktuelle Gegebenheiten im Social Web anpassbar sein. Für größere Unternehmen
81
Vgl. Al-Kabi, M. et al. (2017), S. 1-10.
82
Vgl. Troisi, O. (2018), S. 1111-1128.
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