Weitere ähnliche Inhalte
Ähnlich wie Big Data im Digital Publishing (20)
Big Data im Digital Publishing
- 2. Die Datenmenge wächst und wächst …
CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 2
Quelle: Communications of the ACM, 56/12 (December 2013), 66
- 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. 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!
- 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. 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. Beispiel reputami.com (2)
• Darüber hinaus gibt Reputami Auskunft über Vorlieben und Wünsche der
CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 8
Kunden.
- 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. 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
- 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. 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. 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. 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. 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. CAS Digital Publisher / Big Data/ ©2014, 17
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