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Wie tickt das Publikum?
Social-Media- und Big Data-Ansätze zum „Selbermachen“

Benedikt Koehler, d.core GmbH
@furukama

Nürnberg, 10.7.2013
Data - You‘re Soaking In It!

Quelle: http://www.flickr.com/photos/robotbastard/82761504
Die mobile Revolution

Quelle: Eigene Visualisierung der Nutzung von Facebook (blau) und Whatsapp (rot) in einem Mobile Panel (Arbitron Mobile, jetzt: Nielsen Radio)
Die mobile Revolution
Sessions im Tagesverlauf

Werktag

Wochenendtag

Quelle: Durchschnittliche Nutzung der Wecker-App im Tagesverlauf (Daten: Arbitron Mobile, jetzt: Nielsen Radio), eigene Darstellung
Echtzeit: Was bewegt Nutzer gerade jetzt?

Quelle: http://datasift.com
Places: Was passiert wo im Sendegebiet?

Quelle: Geokodierte Tweets in München und Umgebung sowie am Flughafen München. Eigene Darstellung.
Netzwerke: Wie hängen Dinge zusammen?

Quelle: Netzwerkanalyse von Instagram-Posts zum Hashtag #pasta. Eigene Analyse: http://beautifuldata.net/2012/04/pastagram/
Vorhersagen: Wie entwickeln sich die Dinge?

Quelle: Eigene Auswertung der Google Trends-Daten (li.) sowie Vorhersage von Filmeinspielergebnissen Barthelemy et al (2012)
http://cs229.stanford.edu/proj2012/BarthelemyGuilloryMandal-UsingTwitterDataToPredictBoxOfficeRevenues.pdf
Social-Media-Monitoring mit SocialMention

Quelle: http://socialmention.com
„Reichweiten“messung mit TweetReach

Quelle: http://tweetreach.com
Lokale Trends erfassen mit Trendsmap

Quelle: http://trendsmap.com
Monitoring und Analyse mit TAGS 5.0

Quelle: Twitter-Monitoring mit TAGS 5.0 und Google Documents. Mehr Informationen: http://mashe.hawksey.info/2013/02/twitter-archive-tagsv5/
Twitter-Mining mit NodeXL

Quelle: Netzwerkanalyse mit NodeXL und Excel. Download: http://nodexl.codeplex.com/
Visualisierung mit Gephi

Download unter http://gephi.org
Datenbasiertes Gedankenlesen
Big Data für
…
Vermarktung
• Besonderer Zielgruppen
• Meinungsführerschaft
• Ranking / Einfluss
• Zielgruppenspezifische
Werbeformate
• Echtzeit-Targeting

Programm
• Echtzeit-Trends und
Themeninteressen
• Einbeziehung von
Zuschauern / Hörern
• Verstärkung der Zuschauer/Hörerbindung
• Gewinnung neuer Zuschauer
und Hörer
Ergebnis: Datenbasiertes Gedankenlesen

Quelle: http://www.flickr.com/photos/jbcurio/2667086608/sizes/o/in/photostream/
Fragen?
Dr. Benedikt Koehler
koehler@dcore.de
@furukama

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