Big Data im Digital Publishing

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Wer auf sozialen Plattformen publiziert, muss sich mit dem Phänomen Big Data auseinandersetzen.

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Big Data im Digital Publishing

  1. 1. Schweizerische Text Akademie CAS Digital Publisher CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 1
  2. 2. Die Datenmenge wächst und wächst … CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 2 Quelle: Communications of the ACM, 56/12 (December 2013), 66
  3. 3. … und Daten werden zum Treibstoff für Unternehmen „Daten sind die Trittleiter zu einer neuen Erkenntnisstufe. Big Data wird Gesellschaft, Politik und Wirtschaft so grundlegend verändern wie der elektrische Strom und das Internet.“ (Bloching, Luck & Ramge, 2012, 10 f.) CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 3
  4. 4. Google und soziale Netzwerke als Datenpools CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 4 Frage: Wer weiss heute am meisten über meine Kunden? Antwort: Google, Facebook und alle anderen sozialen Netzwerke!
  5. 5. Beispiel: HealthMap http://blog.tagesanzeiger.ch/datenblog/index.php/4959/ein-online-tool-bemerkte-den-ebola-ausbruch-vor-allen-anderen CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 5
  6. 6. Beispiel Facebook Graph Search Graph Search gestattet umfassende Anfragen wie … • „Welcher meiner Freunde hat die Veranstaltung XY besucht?“ • „In welchen Restaurants essen meine Freunde?“ CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 6
  7. 7. Beispiel reputami.com (1) • Die Suchmaschine Reputami liefert Hotels und Gastronomiebetrieben Daten über ihre Gäste – und bewertet die Gäste nach ihrer Wichtigkeit. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 7
  8. 8. Beispiel reputami.com (2) • Darüber hinaus gibt Reputami Auskunft über Vorlieben und Wünsche der CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 8 Kunden.
  9. 9. Fazit 1: Big Data und Digital Publishing Daher ist es für Unternehmen unerlässlich …, • die Interessen und Vorlieben der Kunden zu kennen; • dadurch auf die Kunden zugeschnittenen digitalen Content zu produzieren; • und in der Folge den Erfolg des Contents zu messen. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 9
  10. 10. Beispiel Facebook-Statistiken Facebook liefert an Besitzer von Fanpages immer bessere Statistiken, um digitalen Content massgeschneidert zu produzieren und zu platzieren. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 10
  11. 11. PS!! Quelle: algorithmsarethenewgatekeepers-131017060529-phpapp02.pdf CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 11
  12. 12. Beispiel: FB Edgerank steuert den Newsfeed (1) Der Edgerank-Algorithmus von Facebook beruht auf … • affinity: Nähe des Followers zum „FB-Edge“ (= Ereignis wie Status Update, Kommentar, Like, Share usw.), etwa durch häufige Interaktion. • weight: Bedeutung des FB-Edges (z.B. sind Kommentare wertvoller als Likes). • time decay: abgelaufene Zeit seit Publikation des FB-Edges (junge Edges sind wertvoller als alte). CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 12 Quelle: http://www.whatisedgerank.com
  13. 13. Beispiel: FB Edgerank steuert den Newsfeed (2) • Edgerank steuert die Sichtbarkeit von Meldungen auf dem Newsfeed CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 13 individueller User. • Bei jedem Post prüft es die folgenden Variablen: Quelle: http://blog.bufferapp.com/understanding-facebook-news-feed-algorithm
  14. 14. Beispiel: Twitter (1) Twitter plant, dem Beispiel von Facebook folgend mittels eines Algorithmus den Newsfeed seiner Nutzer zu individualisieren. http://gigaom.com/2014/09/04/twitter-cfo-says-a-facebook-style-filtered-feed-is-coming-whether-you-like-it-or-not/ CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 14
  15. 15. Beispiel: Twitter (2) Bei den Nutzern überwiegt die Angst, dass Twitter seine Qualität als Echtzeit-Newskanal verliert. Bezug nehmend auf die Unruhen in Ferguson, Missouri im August 2014 http://gigaom.com/2014/08/18/twitter-vs-facebook-as-a-news-source-ferguson-shows-the-downsides-of-an-algorithmic-filter/ CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 15
  16. 16. Fazit 2: Algorithmen und Digital Publishing Erfolgreich für ein Unternehmen zu publizieren, bedeutet auch … • die Algorithmen zu kennen, nach denen Facebook&Co die Meldungen auf die Bildschirme und Mobiltelefone der einzelnen Nutzer verteilt; • seinen Content nach diesen Algorithmen auszurichten; • und die eigene Community zu pflegen. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 16
  17. 17. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 17 Schweizerische Text Akademie Web: http://www.textakademie.ch Blog: http://blog.textakademie.ch Facebook: https://www.facebook.com/textakademie issuu: http://issuu.com/textakademie

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