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Neue Öffentlichkeiten auf
Social-Media-Plattformen:
Zur Nutzung von ‚Big Data‘ in
der Kommunikationsforschung
Associate Professor Axel Bruns
Queensland University of Technology
Brisbane, Australia
@snurb_dot_info | http://mappingonlinepublics.net/
‚BIG DATA‘
• Soziale Medien und ‚Big Data‘:
– Erhebliches Wachstum der Social-Media-Nutzung
– Nutzeraktivitäten produzieren Daten und Metadaten
– Weitreichend verfügbar über APIs
– Neue Tools zur Verarbeitung und Visualisierung von Big Data in großem
Maßstab
• Social Media Analytics als neues Feld:
– Großflächige Erfassung von öffentlichen Nutzeraktivitäten
– ‚Trending Topics‘, Nutzersentiment, einflußreiche Teilnehmer
– Wissenschaftliche und kommerzielle Forschung
– Ein ‚computational Turn‘ zu den ‚digital Humanities‘ (David Berry)
– Ethische Fragen zu User Profiling und Urheberrecht für Daten
BIG DATA UND ÖFFENTLICHKEIT(EN)
• Neue Forschungsmethoden:
– Empirische, großflächige, Echtzeitforschung
– Datengetriebene, vollständige Auswertung statt kleinerer Fallbeispiele
öffentlicher Kommunikation
– Aber auch: kombiniert qualitativ/quantitative Ansätze
– Keine Internetstudien, sondern Gesellschaftsstudien mit dem Internet
(Richard Rogers)
• Neue Öffentlichkeitsideen:
– Public Spherules, Issue Publics, persönliche Öffentlichkeiten (Jan Schmidt):
vielerlei miteinander verbundene Räume innerhalb einer komplexen
Medienökologie
WARUM TWITTER?
• Twitter-Forschung:
– Wichtiges weltweites Netzwerk
– ~ 500 Millionen Accounts (aber wie viele davon aktiv?)
• Australien: ~ 2.2 Millionen Accounts
• Deutschland: ~ 825.000 aktive, deutschsprachige Accounts (?)
– Diverse Nutzungsverhalten: über ‚Listening‘ (Kate Crawford) und
phatische Kommunikation bis zu politischer und Krisenkoordination
– Gut entwickeltes Ökosystem von Drittanbietern (bislang)
– Starke Tradition von Nutzerinnovation: @replies, #hashtags
– Flache, offene Netzwerkstruktur:
nichtreziprokes Following, Profile öffentlich als Grundeinstellung
– Gutes API zur Erfassung (großer) Forschungsdatensätze
– Ethische Fragen begrenzt
NEW MEDIA AND PUBLIC COMMUNICATION:
MAPPING AUSTRALIAN USER-CREATED
CONTENT IN ONLINE SOCIAL NETWORKS
• Australian Research Council (ARC) Discovery Projekt (2010-13) – $410.000
– Queensland University of Technology, Brisbane
– Assoc. Prof. Axel Bruns, Assoc. Prof Jean Burgess
– Erste großflächige Studie australischer Social-Media-Nutzung
– Computergestützte kulturwissenschaftliche Analyse: blogs, Twitter, YouTube als vernetzte
Öffentlichkeiten
– ‚Big Data‘ und disziplinärer Wandel in der Medien-, Kultur-, und Kommunikationswissen-
schaft – Entwicklung von ‚natively digital methods‘ (Richard Rogers)
 http://mappingonlinepublics.net/
TWITTER-FORSCHUNGSTOOLS
• Datenerfassung:
– yourTwapperkeeper + Eigenentwicklungen
• Datenverarbeitung:
– Gawk – Open-Source-, Multiplattform-, programmierbares Tool zur Verarbeitung von CSV-Dokumenten
• Statistik:
– Excel – Standard-Spreadsheetsoftware mit beschränkter Unterstützung für große Datensätze
– Tableau – kommerzielle Windowssoftware mit Optimierung für (sehr) große Datensätze
• Textanalyse:
– Leximancer – kommerzielle Multiplattformsoftware: Erfassung von Kernkonzepten aus großen Textkorpora,
Untersuchung und Visualisierung von Kookkurenz
– WordStat – kommerzielle Windowssoftware: Textanalyse und Kookurrenzdaten, die zur Visualisierung
exportier werden können
• Visualisierung:
– Gephi – Open-Source-, Multiplattformsoftware zur Netzwerkvisualisierung
UND JETZT?
#HASHTAGS ALS ÖFFENTLICHKEITEN
• #hashtags:
– ‚#‘ + Schlüsselwort hilft, Themen leicht erkenn- und findbar zu machen
– z.B. #ausvotes, #qldfloods, #royalwedding, #DSDS, #euro2012, #wahl2013
• Öffentlichkeiten (Publics, oft Issue Publics):
– Befassen sich mit Themen öffentlichen Interesses mit gewisser gegenseitiger Bewußtheit
– Unterschiedliche Intensität und Existenzzeiträume
– Veränderlich und durch Diskurs und Affekt der Teilnehmer konstituiert
• #hashtag-Öffentlichkeiten:
– Nicht alle Hashtags stellen Öffentlichkeiten dar;
Öffentlichkeiten werden nicht durch Twitter begrenzt
– Welche Dynamiken gelten für verschiedene Hashtag-Öffentlichkeiten?
– Was macht die Unterschiede zwischen ihnen aus?
#SPILL: 23. JUNI 2010, 18:00-19:00 AEST
http://mappingonlinepublics.net/2010/12/30/visualising-twitter-dynamics-in-gephi-part-2/
#SPILL: 23. JUNI 2010, 19:00-20:00
#SPILL: 23. JUNI 2010, 20:00-21:00
#ROYALWEDDING: 29. APRIL 2011 (UTC)
#AUSVOTES: JULI-AUG. 2010: THEMEN
HASHTAGÖFFENTLICHKEITEN
• Forschungsfragen zur Analyse von Hashtagöffentlichkeiten:
– Ad hoc entstehende Themen und Öffentlichkeiten:
• Wie formen sich Online-Öffentlichkeiten, und wie lösen sie sich wieder auf?
• Wie interagieren sie, und welche Strukturen formen sich dabei?
• Woher beziehen sie ihre Informationen? Was teilen sie einander mit?
• Sind es immer die einschlägigen Teilnehmer?
• Wie isoliert oder vernetzt sind Online-Öffentlichkeiten?
– Hashtagöffentlichkeiten im größeren Kontext:
• Wie vergleichbar sind verschiedene Hashtag-Events?
• Gibt es grundlegende Gesetzmäßigkeiten bei der Entwicklung von Hashtags und Öffentlichkeiten?
• Wie groß/wichtig/einflußreich sind sie?
• Welche Themen führen zur Entstehung von Öffentlichkeiten auf Twitter?
• Welche Community-Strukturen entwickeln sich?
STATISTISCHE DATENAUSWERTUNG
• Unterscheidung von Tweet-Typen:
– Originaltweets: weder @reply noch Retweet
– Retweets: enthalten RT @user (oder ähnlich), Button-Retweets
– Echte @replies: enthalten @user, aber nicht in Retweet-Form
– URL-Tweets: enthalten URLs
• Mögliche Nutzung:
– Aktivitätsmetriken pro Hashtag
– Aktivitätsmetriken pro Zeitabschnitt (Tag, Stunde, Minute, Sekunde, ...)
– Aktivitätsmetriken pro Nutzer (oder Gruppe von Nutzern)
– ...
(Bruns & Stieglitz, 2012; 2013)
#EQNZ: WICHTIGSTE ACCOUNTS, 22 FEB.-7 MÄRZ 2011
(ERHALTENE RETWEETS + @REPLIES)
#EQNZ: VERGLEICH ÜBER ALLE VIER BEBEN (2010-2011)
(Bruns & Burgess, 2012)
HASHTAGMETRIKEN
(Bruns &
Stieglitz, 2012)
EINE TYPOLOGIE DER TWITTERNUTZUNG
• Wie werden Hashtags bei akuten Ereignissen genutzt?
– Gatewatching:
• Informationen zu aktuellen Entwicklungen finden und weiterleiten
(bevor die Massenmedien es tun?)
• Ad hoc-Öffentlichkeiten: viele URLs, viele Retweets
– Audiencing:
• Gemeinsame Teilnahme an großen (vorhersehbaren) Ereignissen
• Gefühlte Gemeinschaft von Teilnehmern: wenige URLs, beschränktes Retweeting
– Welche anderen Nutzungsformen gibt es?
• Fortlaufende Diskussionen (#auspol, #bundesliga, ...)
• Memes (#ghettohurricanenames, ...)
• Emotionsmarkierende Hashtags (#fail, #win, #headdesk, ...)
• Gilt dies alles gleichermaßen auch für Schlüsselworte statt Hashtags?
JENSEITS VON HASHTAGS
 Mehrere überlappende Öffentlichkeiten / Netzwerke
– Was bestimmt ihre Formierung und Wiederauflösung?
– Wie interagieren und verweben sie sich?
– Wie sind sie mit der weiteren Medienökology verwoben?
– Welche plattformübergreifenden Öffentlichkeiten bilden sie auf Twitter ab?
• Ad Hoc-Öffentlichkeiten,
oft schnell formiert
und wieder aufgelöst
macro:
#hashtags
• persönliche Öffentlichkeiten,
langsam angesammelt
und üblicherweise stabil
meso:
follower networks
• zwischenmenschliche
Kommunikation,
ephemeral
micro:
@replies
(Bruns & Moe, 2013)
#AUSPOL: FEB.-DEZ. 2011
DER WEITERE AUSTRALISCHE KONTEXT
• Wie lassen sich einzelne Hashtagöffentlichkeiten verstehen?
– Welchen Teil der gesamten Nutzerschaft repräsentieren sie?
– Sind ihre Aktivitäten breit (viele Teilnehmer) und/oder tief (hohes Volumen)?
– Welchen Anteil am Gesamtaufkommen an australischen Tweets haben sie?
– Unterhalten sich hier schon vorher (als Follower) vernetzte Nutzer, oder schafft
der Hashtag neue Verbindungen?
• Das australische Twitter-Netzwerk:
– Snowball network crawl, ausgehend von Hashtagdatensätzen
– Australische Teilnehmer durch Zeitzonenangabe im Profil identifiziert
(sowie Textangaben zum Ort, wo sinnvoll)
– Sehr langwierige Erfassung – Profil- und Netzwerkabgriff für Millionen Nutzer
– Bisher ~ 1,06 Millionen australische Accounts identifiziert (~ 50%?)
– Netzwerkvisualisierung der Follower-Verbindungen durch Gephi
THE AUSTRALIAN TWITTERSPHERE?
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = outdegree, Größe = indegree
#AUSPOL
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = #auspol-Beteiligung
#AUSVOTES
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = #ausvotes-Beteiligung
THEMEN-CLUSTER
Perth
Marketing / PR
Design
Web
Creative
Farming
Agriculture
Hardline
Conservatives
Conservatives
Journalists
ALP
Progressives
Greens
News
Opinion
News
NGOs
Social Policy
IT
Tech
Social Media
Tech
PR
Advertising
Real Estate
Property
Jobs
HR
Business
Business
Property
Parenting
Mums Craft
Arts
Food
Wine
Beer
Adelaide
Social
ICTs
Creative
Design
Fashion
Beauty
Utilities
Services
Net Culture
Books
Literature
Publishing
Film
Theatre
Arts
Radio
TV Music
Dance
Hip Hop
Triple J
Talkback
Breakfast TV
CelebritiesCycling
Union
NRL
Football
Cricket
AFL
Swimming
V8s
Evangelicals
Teaching
e-Learning
Schools
Christians
Hillsong
Teens
Jonas Bros.
Beliebers
@KRuddMP
@JuliaGillard
#QLDFLOODS
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = #qldfloods-Beteiligung
#MASTERCHEF
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = #masterchef-Beteiligung
THEAUSTRALIAN.COM.AU URLS
Follower/Followee-Netzwerk:
~120,000 australische Twitter-Nutzer
(von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012)
Farbe = Links zu The Australian
ABC.NET.AU URLS
Follower/followee network:
~120,000 Australian Twitter users
(of ~950,000 known accounts by early 2012)
colour = Links zur ABC
WEITERE FORSCHUNGSMÖGLICHKEITEN
• Erhebungen zu bekannten / vorhersehbaren Themen:
– Hashtags und Schlüsselworte
– Interaktionen (Tweets und @Replies) um bekannte Accounts: Account-
Name als Schlüsselwort
– Verbreitung von Links: Domain als Schlüsselwort
 ‚biggish data‘: groß für Kommunikationswissenschaftler, aber begrenzt
• Wirkliche ‚Big Data‘-Forschung:
– Fortlaufende Erfassung der öffentlichen Aktivitäten vieler oder aller jetzt
bekannten australischen Accounts
– Nutzung der Twitter-Firehose zur fortlaufenden Erfassung aller
anfallenden Tweets
– (sehr) teuer, und äußerst speicher- und rechenintensiv
AUSTRALIAN TWITTER NEWS INDEX
http://mappingonlinepublics.net/tag/atnix/
AUSTRALIAN TWITTER NEWS INDEX
BIG BIG DATA: DIE ERSTE MILLION TWITTER-IDS
Twitter IDs 1-1.000.000 (48.000 Accounts weiterhin existent)
Graphen: Darryl Woodford –
http://mappingonlinepublics.net/2013/04/08/the-first-million-ids-on-twitter/
DIE ERSTE MILLION: ZAHL DER TWEETS
DIE ERSTE MILLION: ZEITZONEN
EINE NEUE MILLION
• 1 Million neue Account-IDs (~ 422.000 existente Accounts)
• Neu registriert am 18./19. März 2013, 16:00-01:00 UTC ( 1-1,5M neue Nutzer/Tag)
http://mappingonlinepublics.net/2013/04/05/whos-joining-twitter-a-look-at-1-million-recent-ids/
TWITTER-ÖFFENTLICHKEITEN
• #hashtags und andere Einzelöffentlichkeiten:
– Koordinationsmechanismus für Kerndiskussion
– Relativ einfach zu erfassen und auszuwerten
– Nur ein Bruchteil der Gesamtkommunikation zum Thema
– Nützlich als Fallstudien, aber sehr wenig vergleichende Perspektiven
• Nationale / globale Twitter-Erhebungen:
– Wichtiger Kontext und Hintergrund für Hashtag-Fallstudien
– Langsame und arbeitsintensive Erfassung, nie abgeschlossen
– Sehr langfristige Perspektive, für Einzelprojekte kaum machbar / finanzierbar
– Unabdingbar für die Untersuchung von Twitter als öffentlicher
Kommunikationsraum
‚BIG DATA‘ UND DIE DIGITAL HUMANITIES
• Entstehende Bedürfnisse in der Twitter-Forschung:
– Einheitliche, kompatible Methoden und Metriken für die Twitter-Analyse
 Tools und Ansätze bei http://mappingonlinepublics.net/ dokumentiert
– Leistungsfähige Infrastruktur für langfristige, hochvolumige Erfassung öffentlicher
Kommunikation auf Twitter
 Datenzugriffskosten erfordern starke finanzielle Unterstützung
– Möglichkeiten zur langfristigen Speicherung und Archivierung von Daten
 Wichtige Rollen für Nationalbibliotheken und –archive
– Integration mit anderen Datensätzen (z.B. Massenmedieninhalten)
 Fragen der Interoperabilität sind noch zu lösen
• Twitter als Testfall für Digital-Humanities-Forschung an sich:
– Weitverbreitete, offene, öffentliche Plattform für Alltagskommunikation
– Hilfsmittel zur Beobachtung gesellschaftlicher Aktivitäten in großem Maßstab durch
Internetforschung
‚BIG DATA‘ UND AKADEMISCHE AUSBILDUNG
• Studenten brauchen interdisziplinäre Fähigkeiten:
– Medien und Kommunikation zum Verständnis der Medienwelt
– Mathematik und Statistik zum Umgang mit ‚Big Data‘
– Computerwissenschaft zur Entwicklung der Auswertungstools
– Kommunikationsdesign zur Entwicklung effektiver Visualisierungen
– ...
– Wo findet man Studenten mit solchen Fähigkeiten?
• Wer hat schon eine solche Kombination von Fertigkeiten?
– Wie können ihre Aktivitäten durch Institute unterstützt werden?
• So vieles ist noch im Entstehen begriffen
– Wie gehen wir mit der Kurzlebigkeit einzelner Forschungsobjekte um?
• APIs, Tools, Plattformen ändern sich oft schnell und unerwartet
INTERAKTION UM WICHTIGE ACCOUNTS
(Bruns, Weller, &
Harrington, 2013)
http://mappingonlinepublics.net/
@snurb_dot_info
@jeanburgess
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@lena_sauter
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  • 1. Neue Öffentlichkeiten auf Social-Media-Plattformen: Zur Nutzung von ‚Big Data‘ in der Kommunikationsforschung Associate Professor Axel Bruns Queensland University of Technology Brisbane, Australia @snurb_dot_info | http://mappingonlinepublics.net/
  • 2. ‚BIG DATA‘ • Soziale Medien und ‚Big Data‘: – Erhebliches Wachstum der Social-Media-Nutzung – Nutzeraktivitäten produzieren Daten und Metadaten – Weitreichend verfügbar über APIs – Neue Tools zur Verarbeitung und Visualisierung von Big Data in großem Maßstab • Social Media Analytics als neues Feld: – Großflächige Erfassung von öffentlichen Nutzeraktivitäten – ‚Trending Topics‘, Nutzersentiment, einflußreiche Teilnehmer – Wissenschaftliche und kommerzielle Forschung – Ein ‚computational Turn‘ zu den ‚digital Humanities‘ (David Berry) – Ethische Fragen zu User Profiling und Urheberrecht für Daten
  • 3. BIG DATA UND ÖFFENTLICHKEIT(EN) • Neue Forschungsmethoden: – Empirische, großflächige, Echtzeitforschung – Datengetriebene, vollständige Auswertung statt kleinerer Fallbeispiele öffentlicher Kommunikation – Aber auch: kombiniert qualitativ/quantitative Ansätze – Keine Internetstudien, sondern Gesellschaftsstudien mit dem Internet (Richard Rogers) • Neue Öffentlichkeitsideen: – Public Spherules, Issue Publics, persönliche Öffentlichkeiten (Jan Schmidt): vielerlei miteinander verbundene Räume innerhalb einer komplexen Medienökologie
  • 4. WARUM TWITTER? • Twitter-Forschung: – Wichtiges weltweites Netzwerk – ~ 500 Millionen Accounts (aber wie viele davon aktiv?) • Australien: ~ 2.2 Millionen Accounts • Deutschland: ~ 825.000 aktive, deutschsprachige Accounts (?) – Diverse Nutzungsverhalten: über ‚Listening‘ (Kate Crawford) und phatische Kommunikation bis zu politischer und Krisenkoordination – Gut entwickeltes Ökosystem von Drittanbietern (bislang) – Starke Tradition von Nutzerinnovation: @replies, #hashtags – Flache, offene Netzwerkstruktur: nichtreziprokes Following, Profile öffentlich als Grundeinstellung – Gutes API zur Erfassung (großer) Forschungsdatensätze – Ethische Fragen begrenzt
  • 5. NEW MEDIA AND PUBLIC COMMUNICATION: MAPPING AUSTRALIAN USER-CREATED CONTENT IN ONLINE SOCIAL NETWORKS • Australian Research Council (ARC) Discovery Projekt (2010-13) – $410.000 – Queensland University of Technology, Brisbane – Assoc. Prof. Axel Bruns, Assoc. Prof Jean Burgess – Erste großflächige Studie australischer Social-Media-Nutzung – Computergestützte kulturwissenschaftliche Analyse: blogs, Twitter, YouTube als vernetzte Öffentlichkeiten – ‚Big Data‘ und disziplinärer Wandel in der Medien-, Kultur-, und Kommunikationswissen- schaft – Entwicklung von ‚natively digital methods‘ (Richard Rogers)  http://mappingonlinepublics.net/
  • 6. TWITTER-FORSCHUNGSTOOLS • Datenerfassung: – yourTwapperkeeper + Eigenentwicklungen • Datenverarbeitung: – Gawk – Open-Source-, Multiplattform-, programmierbares Tool zur Verarbeitung von CSV-Dokumenten • Statistik: – Excel – Standard-Spreadsheetsoftware mit beschränkter Unterstützung für große Datensätze – Tableau – kommerzielle Windowssoftware mit Optimierung für (sehr) große Datensätze • Textanalyse: – Leximancer – kommerzielle Multiplattformsoftware: Erfassung von Kernkonzepten aus großen Textkorpora, Untersuchung und Visualisierung von Kookkurenz – WordStat – kommerzielle Windowssoftware: Textanalyse und Kookurrenzdaten, die zur Visualisierung exportier werden können • Visualisierung: – Gephi – Open-Source-, Multiplattformsoftware zur Netzwerkvisualisierung
  • 8. #HASHTAGS ALS ÖFFENTLICHKEITEN • #hashtags: – ‚#‘ + Schlüsselwort hilft, Themen leicht erkenn- und findbar zu machen – z.B. #ausvotes, #qldfloods, #royalwedding, #DSDS, #euro2012, #wahl2013 • Öffentlichkeiten (Publics, oft Issue Publics): – Befassen sich mit Themen öffentlichen Interesses mit gewisser gegenseitiger Bewußtheit – Unterschiedliche Intensität und Existenzzeiträume – Veränderlich und durch Diskurs und Affekt der Teilnehmer konstituiert • #hashtag-Öffentlichkeiten: – Nicht alle Hashtags stellen Öffentlichkeiten dar; Öffentlichkeiten werden nicht durch Twitter begrenzt – Welche Dynamiken gelten für verschiedene Hashtag-Öffentlichkeiten? – Was macht die Unterschiede zwischen ihnen aus?
  • 9. #SPILL: 23. JUNI 2010, 18:00-19:00 AEST http://mappingonlinepublics.net/2010/12/30/visualising-twitter-dynamics-in-gephi-part-2/
  • 10. #SPILL: 23. JUNI 2010, 19:00-20:00
  • 11. #SPILL: 23. JUNI 2010, 20:00-21:00
  • 14. HASHTAGÖFFENTLICHKEITEN • Forschungsfragen zur Analyse von Hashtagöffentlichkeiten: – Ad hoc entstehende Themen und Öffentlichkeiten: • Wie formen sich Online-Öffentlichkeiten, und wie lösen sie sich wieder auf? • Wie interagieren sie, und welche Strukturen formen sich dabei? • Woher beziehen sie ihre Informationen? Was teilen sie einander mit? • Sind es immer die einschlägigen Teilnehmer? • Wie isoliert oder vernetzt sind Online-Öffentlichkeiten? – Hashtagöffentlichkeiten im größeren Kontext: • Wie vergleichbar sind verschiedene Hashtag-Events? • Gibt es grundlegende Gesetzmäßigkeiten bei der Entwicklung von Hashtags und Öffentlichkeiten? • Wie groß/wichtig/einflußreich sind sie? • Welche Themen führen zur Entstehung von Öffentlichkeiten auf Twitter? • Welche Community-Strukturen entwickeln sich?
  • 15. STATISTISCHE DATENAUSWERTUNG • Unterscheidung von Tweet-Typen: – Originaltweets: weder @reply noch Retweet – Retweets: enthalten RT @user (oder ähnlich), Button-Retweets – Echte @replies: enthalten @user, aber nicht in Retweet-Form – URL-Tweets: enthalten URLs • Mögliche Nutzung: – Aktivitätsmetriken pro Hashtag – Aktivitätsmetriken pro Zeitabschnitt (Tag, Stunde, Minute, Sekunde, ...) – Aktivitätsmetriken pro Nutzer (oder Gruppe von Nutzern) – ... (Bruns & Stieglitz, 2012; 2013)
  • 16. #EQNZ: WICHTIGSTE ACCOUNTS, 22 FEB.-7 MÄRZ 2011 (ERHALTENE RETWEETS + @REPLIES)
  • 17. #EQNZ: VERGLEICH ÜBER ALLE VIER BEBEN (2010-2011) (Bruns & Burgess, 2012)
  • 19. EINE TYPOLOGIE DER TWITTERNUTZUNG • Wie werden Hashtags bei akuten Ereignissen genutzt? – Gatewatching: • Informationen zu aktuellen Entwicklungen finden und weiterleiten (bevor die Massenmedien es tun?) • Ad hoc-Öffentlichkeiten: viele URLs, viele Retweets – Audiencing: • Gemeinsame Teilnahme an großen (vorhersehbaren) Ereignissen • Gefühlte Gemeinschaft von Teilnehmern: wenige URLs, beschränktes Retweeting – Welche anderen Nutzungsformen gibt es? • Fortlaufende Diskussionen (#auspol, #bundesliga, ...) • Memes (#ghettohurricanenames, ...) • Emotionsmarkierende Hashtags (#fail, #win, #headdesk, ...) • Gilt dies alles gleichermaßen auch für Schlüsselworte statt Hashtags?
  • 20. JENSEITS VON HASHTAGS  Mehrere überlappende Öffentlichkeiten / Netzwerke – Was bestimmt ihre Formierung und Wiederauflösung? – Wie interagieren und verweben sie sich? – Wie sind sie mit der weiteren Medienökology verwoben? – Welche plattformübergreifenden Öffentlichkeiten bilden sie auf Twitter ab? • Ad Hoc-Öffentlichkeiten, oft schnell formiert und wieder aufgelöst macro: #hashtags • persönliche Öffentlichkeiten, langsam angesammelt und üblicherweise stabil meso: follower networks • zwischenmenschliche Kommunikation, ephemeral micro: @replies (Bruns & Moe, 2013)
  • 22. DER WEITERE AUSTRALISCHE KONTEXT • Wie lassen sich einzelne Hashtagöffentlichkeiten verstehen? – Welchen Teil der gesamten Nutzerschaft repräsentieren sie? – Sind ihre Aktivitäten breit (viele Teilnehmer) und/oder tief (hohes Volumen)? – Welchen Anteil am Gesamtaufkommen an australischen Tweets haben sie? – Unterhalten sich hier schon vorher (als Follower) vernetzte Nutzer, oder schafft der Hashtag neue Verbindungen? • Das australische Twitter-Netzwerk: – Snowball network crawl, ausgehend von Hashtagdatensätzen – Australische Teilnehmer durch Zeitzonenangabe im Profil identifiziert (sowie Textangaben zum Ort, wo sinnvoll) – Sehr langwierige Erfassung – Profil- und Netzwerkabgriff für Millionen Nutzer – Bisher ~ 1,06 Millionen australische Accounts identifiziert (~ 50%?) – Netzwerkvisualisierung der Follower-Verbindungen durch Gephi
  • 23. THE AUSTRALIAN TWITTERSPHERE? Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = outdegree, Größe = indegree
  • 24. #AUSPOL Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = #auspol-Beteiligung
  • 25. #AUSVOTES Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = #ausvotes-Beteiligung
  • 26. THEMEN-CLUSTER Perth Marketing / PR Design Web Creative Farming Agriculture Hardline Conservatives Conservatives Journalists ALP Progressives Greens News Opinion News NGOs Social Policy IT Tech Social Media Tech PR Advertising Real Estate Property Jobs HR Business Business Property Parenting Mums Craft Arts Food Wine Beer Adelaide Social ICTs Creative Design Fashion Beauty Utilities Services Net Culture Books Literature Publishing Film Theatre Arts Radio TV Music Dance Hip Hop Triple J Talkback Breakfast TV CelebritiesCycling Union NRL Football Cricket AFL Swimming V8s Evangelicals Teaching e-Learning Schools Christians Hillsong Teens Jonas Bros. Beliebers @KRuddMP @JuliaGillard
  • 27. #QLDFLOODS Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = #qldfloods-Beteiligung
  • 28. #MASTERCHEF Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = #masterchef-Beteiligung
  • 29. THEAUSTRALIAN.COM.AU URLS Follower/Followee-Netzwerk: ~120,000 australische Twitter-Nutzer (von ~ 950,000 Accounts, Stand Frühjahr 2012) Farbe = Links zu The Australian
  • 30. ABC.NET.AU URLS Follower/followee network: ~120,000 Australian Twitter users (of ~950,000 known accounts by early 2012) colour = Links zur ABC
  • 31. WEITERE FORSCHUNGSMÖGLICHKEITEN • Erhebungen zu bekannten / vorhersehbaren Themen: – Hashtags und Schlüsselworte – Interaktionen (Tweets und @Replies) um bekannte Accounts: Account- Name als Schlüsselwort – Verbreitung von Links: Domain als Schlüsselwort  ‚biggish data‘: groß für Kommunikationswissenschaftler, aber begrenzt • Wirkliche ‚Big Data‘-Forschung: – Fortlaufende Erfassung der öffentlichen Aktivitäten vieler oder aller jetzt bekannten australischen Accounts – Nutzung der Twitter-Firehose zur fortlaufenden Erfassung aller anfallenden Tweets – (sehr) teuer, und äußerst speicher- und rechenintensiv
  • 32. AUSTRALIAN TWITTER NEWS INDEX http://mappingonlinepublics.net/tag/atnix/
  • 34. BIG BIG DATA: DIE ERSTE MILLION TWITTER-IDS Twitter IDs 1-1.000.000 (48.000 Accounts weiterhin existent) Graphen: Darryl Woodford – http://mappingonlinepublics.net/2013/04/08/the-first-million-ids-on-twitter/
  • 35. DIE ERSTE MILLION: ZAHL DER TWEETS
  • 36. DIE ERSTE MILLION: ZEITZONEN
  • 37. EINE NEUE MILLION • 1 Million neue Account-IDs (~ 422.000 existente Accounts) • Neu registriert am 18./19. März 2013, 16:00-01:00 UTC ( 1-1,5M neue Nutzer/Tag) http://mappingonlinepublics.net/2013/04/05/whos-joining-twitter-a-look-at-1-million-recent-ids/
  • 38. TWITTER-ÖFFENTLICHKEITEN • #hashtags und andere Einzelöffentlichkeiten: – Koordinationsmechanismus für Kerndiskussion – Relativ einfach zu erfassen und auszuwerten – Nur ein Bruchteil der Gesamtkommunikation zum Thema – Nützlich als Fallstudien, aber sehr wenig vergleichende Perspektiven • Nationale / globale Twitter-Erhebungen: – Wichtiger Kontext und Hintergrund für Hashtag-Fallstudien – Langsame und arbeitsintensive Erfassung, nie abgeschlossen – Sehr langfristige Perspektive, für Einzelprojekte kaum machbar / finanzierbar – Unabdingbar für die Untersuchung von Twitter als öffentlicher Kommunikationsraum
  • 39. ‚BIG DATA‘ UND DIE DIGITAL HUMANITIES • Entstehende Bedürfnisse in der Twitter-Forschung: – Einheitliche, kompatible Methoden und Metriken für die Twitter-Analyse  Tools und Ansätze bei http://mappingonlinepublics.net/ dokumentiert – Leistungsfähige Infrastruktur für langfristige, hochvolumige Erfassung öffentlicher Kommunikation auf Twitter  Datenzugriffskosten erfordern starke finanzielle Unterstützung – Möglichkeiten zur langfristigen Speicherung und Archivierung von Daten  Wichtige Rollen für Nationalbibliotheken und –archive – Integration mit anderen Datensätzen (z.B. Massenmedieninhalten)  Fragen der Interoperabilität sind noch zu lösen • Twitter als Testfall für Digital-Humanities-Forschung an sich: – Weitverbreitete, offene, öffentliche Plattform für Alltagskommunikation – Hilfsmittel zur Beobachtung gesellschaftlicher Aktivitäten in großem Maßstab durch Internetforschung
  • 40. ‚BIG DATA‘ UND AKADEMISCHE AUSBILDUNG • Studenten brauchen interdisziplinäre Fähigkeiten: – Medien und Kommunikation zum Verständnis der Medienwelt – Mathematik und Statistik zum Umgang mit ‚Big Data‘ – Computerwissenschaft zur Entwicklung der Auswertungstools – Kommunikationsdesign zur Entwicklung effektiver Visualisierungen – ... – Wo findet man Studenten mit solchen Fähigkeiten? • Wer hat schon eine solche Kombination von Fertigkeiten? – Wie können ihre Aktivitäten durch Institute unterstützt werden? • So vieles ist noch im Entstehen begriffen – Wie gehen wir mit der Kurzlebigkeit einzelner Forschungsobjekte um? • APIs, Tools, Plattformen ändern sich oft schnell und unerwartet
  • 41. INTERAKTION UM WICHTIGE ACCOUNTS (Bruns, Weller, & Harrington, 2013)