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Konferenz-Tweets
Ein Ansatz zur Analyse von Twitter-Aktivitäten
bei wissenschaftlichen Konferenzen
JuliaVerbina, Parinaz Magferath, Evelyn Dröge
Vortrag auf dem Studenten-Workshop für
informationswissenschaftliche Forschung 2010
27.11.2010
Gliederung
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets2
 Einleitung: Kommunikation auf Twitter
 Analyse von Twitteraktivitäten
 Untersuchungsbeschreibung
 Untersuchungsziele
 Datensammlung + Messmethoden
 Manuelle Auswertungen
 Untersuchungsergebnisse
 Fazit und FutureWork
Wie läuft die Kommunikation auf Twitter?
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets3
Zeichenbegrenzung:
max. 140 Zeichen
@-Nachrichten
@-Nennungen
Retweets
Über Handy oder PCHashtags
Listen
Follower
Projekt: Analyse von Konferenz-Tweets
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets4
 Im Rahmen des Master-Teamprojekts
 Beteiligte aus Informations-
wissenschaft und Anglistik
 Forschungsumfeld
 Twitter / Microblogging
 Analyse von besonderen
Ereignissen aufTwitter
 Twitter in verschiedenen
Arbeits- und Forschungs-
umgebungen
 Twitter und die Wissen-
schaft
 Infometrie
Forschungsfragen und -ziele
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets5
 Ziel: Finden von Analysemethoden für wissenschaftliche
Kommunikation auf Twitter
 Was kann gemessen werden?
 Wie weit könnenTweets automatisch ausgewertet werden?
 Wie können Tweets kategorisiert werden?
 Welche Aussagen können dadurch über die Nutzung von
Twitter auf Konferenzen getroffen werden?
 Mehrwert der Untersuchung gegenüber ähnlichen
Analysen durch intellektuelle Auswertung
Beschreibung des Datensatzes
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets6
Konferenz WorldWide
Web
Conference
Dublin Core
and Metadata
Conference
Modern
Language
Association
Tagung d. Institute
for Enabling Geo-
spatial Scholarship
Hashtag #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst
Ort Raleigh,
NC, USA
Seoul,
Südkorea
Philadelphia,
PA, USA
Charlottesville,
VA, USA
Zeit 26. –
30.04.2010
12. –
16.10.2009
27. –
30.12.2009
25. –
27.05.2010
Untersuchungs-
zeitraum
13.04. –
14.05.2010
12.10. –
23.10.2009
15.12. 2009 –
14.01.2010
11.05. –
09.06.2010
Fachbereich Informatik Informatik (Digital)
Humanities
Digital
Humanities
Teilnehmer >1000 < 500 > 1000 < 500
Tweet-Anzahl 3358 146 1929 1673
Datensammlung
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets7
 Insgesamt 7106Tweets von vier Konferenzen
 Gesammelt über Twapperkeeper
 http://twapperkeeper.com/
 Ausgewählt über Konferenzhashtag
 Dadurch unvollständig
 Andere Hashtags wurden kaum verwendet, daher ausreichend
Automatische Auswertungen: Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets8
Konferenz WWW 2010 DCMI 2009 MLA 2009 Geoinst 2010
AnzahlTweets 3358 146 1929 1673
AnzahlTwitterer 903 27 369 99
∅Tweets pro
Twitterer
3,72 5,41 5,23 16,90
Anteil / Anzahl RTs
(autom.)
33,38%
1121/3358
25,34%
37/146
21,41%
413/1929
8,31%
139/1673
∅ RTs / Twitterer 1,24 1,37 1,12 1,40
Anteil / Anzahl @-
Nachrichten
7,47%
251/3358
5,48%
8/146
13,37%
258/1929
24,33%
407/1673
∅ @-Nachrichten/
Twitterer
0,28 0,30 0,70 4,11
Anteil / Anzahl
Tweets mit URL
39,67%
1132/3358
19,86%
29/146
26,70%
515/1929
14,82%
248/1673
Automatische Auswertungen: Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets9
 Twitterverlauf: MLA 2009
Automatische Auswertungen: Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets10
Retweet-Visualisierung
MLA 2009
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Methodenbeschreibung
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets11
 KategorisierungsschemaTweet-Inhalte
1. Ebene: Zweck
1.1 Kommunikation
[COM]
1.2 Konferenzbezogene
Tweets [CONF]
1.3 Selbstbezogene Tweets
[ME]
1.4 Retweets
[RT]
1.5 Externe Links
[URL]
1.6 Nicht definierbar
[NA]
2. Ebene: Inhaltsbezug
2.1 Fachlicher Inhaltsbezug
zur Konferenz [YES]
2.2 Kein fachl. Inhaltsbezug
zur Konferenz [NO]
2.3 Nicht definierbar
[NA]
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Kategorisierungsbeispiele
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets12
 “ Good luck to all theTW people at #www2010 and
#websci2010 ”
 COM
 “ the 'official' tag for Dublin Core conference in Seoul is now
#dcmi2009 ”
 CONF
 “ managed to change my flights. let's hope the cloud doesn't
stand in the way now... #www2010 #w4a #ashtag ”
 ME
 “ Very good summary! RT @pgroth: blog post up: two themes
from #www2010 - http://wp.me/pm8cF-3c ”
 RT
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets13
 BeispielWWW 2010
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
AnzahlderTweets(WWW10)
Beziehen sich dieTweets auf fachliche Inhalte der
Konferenz?
keine Angabe
Nein
Ja
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets14
 Beispiel MLA 2009
0
100
200
300
400
500
600
AnzahlderTweets(MLA09)
Beziehen sich dieTweets auf fachliche Inhalte der
Konferenz?
keine Angabe
Nein
Ja
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets15
 Vergleich der Konferenzen: 1. Ebene
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
RT CONF URL COM ME NA
AnzahlderTweets
Kategorien
Wie oft kommen einzelne Kategorien insgesamt
vor?
WWW10
MLA09
Kategorisierung der Tweet-Inhalte:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets16
 Vergleich der Konferenzen: 2. Ebene
308
953
1002 938
619
1467
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
MLA 2009 WWW2010
AnteilederTweetsangesamten
Konferenztweets
Beziehen sich dieTweets auf
fachliche Inhalte der Konferenz?
keine Angabe
Nein
Ja
URL-Kategorisierung:
Methodenbeschreibung
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets17
 Kategorisierungsschema URLs
Conference: Konferenzwebseiten
Blog: Blogeinträge, private Kommentare
Press: Nichtwissenschaftliche Publikationen
Publication: Wissenschaftliche Publikationen, Publikationslisten
Slides: Präsentationsfolien (z.B. über Slideshare)
Media: Fotos,Videos,Visualisierungen
Twitter: Twitterprofile,Twitter-related (z.B.TwapperKeeper)
Project: Projektwebseiten, teilweise auch Institutionen/Organisationen
Error: Ungültige URLs
Other: Alles andere
URL-Kategorisierung:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets18
 BeispielWWW 2010
0
50
100
150
200
250
AnzahlderURLs
URL-Verweise
Worauf wird verlinkt?
WWW2010_URLs
URL-Kategorisierung:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets19
 Beispiel MLA 2009
0
50
100
150
200
250
AnzahlderURLs
URL-Verweise
Worauf wird verlinkt?
MLA 2009_URLs
URL-Kategorisierung:
Ergebnisse
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets20
 Vergleich der Konferenzen
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
ProzentualeAnteilderURLs
URL-Verweise
Worauf wird verlinkt?
WWW2010
MLA09
DC-2009
Geoinst
Personeninformationen WWW 2010
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets21
 @boraz als „Liveticker“
 Bekam dadurch insgesamt viele Retweets, obwohl jeder
einzelneTweet nicht so häufig weiterverbreitet wurde
 Hat am meisten getwittert
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
BoraZ
futureweb2010
fabien_gandon
olgag
tommyh
smalljones
apisanty
LaTerribleLiz
www2010+WWW2010
UNCpublichealth
karenchurch
neumarcx
juansequeda
waynesutton
mamund
gaedke
kegill
rtroncy
kevinmarks
alisohani
lysander07
hastac(HASTAC?16)
munmun10
theRab
frankolken
mstrohm
xeeliz
YahooLabs
JANNAQ
ed80
ImagineInternet
jahendler
secoresearch
stevedave_l
aamonnz
aspyker
azaroth42
stuwrigley
tadejtadej
w3cbrasil
clauwa
joshsh
krisztianbalog
mattroweshow
aleboz
nitya
RobVesse
tamingdata
tksakaki
junszhao
ruby
JeniT
LocalTechWire
mantruc
vagnerdiniz
AnzahlTweets
Personeninformationen MLA 2009
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets22
 Beispiel: Brian Croxalls Abwesenheit
 Croxall konnte nicht an der Konferenz teilnehmen
 Verfasste dazu einen Beitrag, der auf der Konferenz verlesen
wurde und auf den viel Resonanz auf Twitter folgte
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Anzahl@-Nachrichten
@-Nachrichten gesendet @-Nachrichten empfangen
Personeninformationen MLA
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets23
 Trotz Abwesenheit: Croxall als drittaktivsterTwitterer
0
20
40
60
80
100
120
140
160
AnzahlTweets
Fazit
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets24
 Unterschiedlichste Methoden für die Analyse von Twitter-
Aktivitäten während Konferenzen
 Automatische Zählungen von Tweets, RTs, @-Nachrichten etc.
 Intellektuelle Kategorisierung von Tweet-Inhalten undWebseiten
 Personenanalysen
 Einige erste Auffälligkeiten bei der Analyse:
 Verschiedene Nutzergruppen bei der Nutzung von Twitter auf
Konferenzen
 Twitterverhalten unterscheidet sich nach Konferenzen
 VieleVerlinkungen auf Blogs, wenig auf Slides
 Vermehrt @-Nachrichten auf kleinen Konferenzen
 GrößteTwitteraktivitäten an Konferenztagen, meist wenig Aktivität
vor der Konferenz
 Twitterverhalten unterscheidet sich in vielen kleinen Bereichen
Future Work
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets25
 Verfeinerung der Messmethoden
 Untersuchung zusätzlicher Hashtags
 Verstärkte Einbeziehung von Hintergrundinformationen
 Wie viele Teilnehmer gab genau?
 Gab es freiesW-Lan?
 Kannten sich die Teilnehmer?
 Verbessertes Kategorisierungsschema
 Genauere Netzwerkanalyse (z.B. über Kleinberg-
Algorithmus)
 Fragebogen an Konferenzteilnehmer
Vielen Dank für eure
Aufmerksamkeit!
 Fragen oder Anmerkungen?
@knuurps
Evelyn
@free5pirit
Julia
@ParrPar
Parinaz
Ausgewählte Literatur
27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets27
 Herwig, J., Kittenberger,A., Nentwich, M. und Schmirmund, J., (2009). Microblogging und die
Wissenschaft. Das Beispiel Twitter. Steckbrief 4 im Rahmen des Projekts "Interactive Science".
ITA-Reports, Nr. a52-4 hrsg. v. Institut für Technikfolgen-Abschätzung,Wien: ITA.
 Java,A., Song, X., Finin,T., & Tseng, B. (2007).WhyWe Twitter: Understanding Microblogging
Usage and Communities. In Proceedings of the 9thWebKDD and 1st SNA-KDD 2007 Workshop on
Web Mining and Social Network Analysis, San Jose, CA, USA.
 Krishnamurthy, B., Gill, P.,Arlitt, M. (2008).A Few Chirps About Twitter. In WOSP '08:
Proceedings of the first workshop on Online social networks 2008, 19-24.
 Kwak, H., Lee, C., Park, H., Moon, S. (2010).What is Twitter, a Social Network or a News
Media? In Proceedings of the 19th International WorldWideWeb (WWW) Conference (IW3C2) ,
Raleigh NC (USA).
 Letierce, J., Passant,A., Breslin, J., & Decker, S. (2010). Understanding how Twitter is used to
spread scientific messages. In Proceedings of the 2ndWeb Science Conference (WebSci10), Raleigh,
NC, USA.
 Reinhardt,W., Ebner, M., Beham, G., & Costa, C. (2009). How People are Using Twitter during
Conferences. In Proceedings of the 5th EduMedia conference, Salzburg, 145-156.
 Zhao, D., & Rosson, M. B. (2009). How and Why People Twitter:The Role that Micro-blogging
Plays in Informal Communication at Work. In Proceedings of the ACM 2009 international
conference on Supporting group work, Sanibel Island, FL, USA.

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Konferenz-Tweets

  • 1. Konferenz-Tweets Ein Ansatz zur Analyse von Twitter-Aktivitäten bei wissenschaftlichen Konferenzen JuliaVerbina, Parinaz Magferath, Evelyn Dröge Vortrag auf dem Studenten-Workshop für informationswissenschaftliche Forschung 2010 27.11.2010
  • 2. Gliederung 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets2  Einleitung: Kommunikation auf Twitter  Analyse von Twitteraktivitäten  Untersuchungsbeschreibung  Untersuchungsziele  Datensammlung + Messmethoden  Manuelle Auswertungen  Untersuchungsergebnisse  Fazit und FutureWork
  • 3. Wie läuft die Kommunikation auf Twitter? 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets3 Zeichenbegrenzung: max. 140 Zeichen @-Nachrichten @-Nennungen Retweets Über Handy oder PCHashtags Listen Follower
  • 4. Projekt: Analyse von Konferenz-Tweets 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets4  Im Rahmen des Master-Teamprojekts  Beteiligte aus Informations- wissenschaft und Anglistik  Forschungsumfeld  Twitter / Microblogging  Analyse von besonderen Ereignissen aufTwitter  Twitter in verschiedenen Arbeits- und Forschungs- umgebungen  Twitter und die Wissen- schaft  Infometrie
  • 5. Forschungsfragen und -ziele 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets5  Ziel: Finden von Analysemethoden für wissenschaftliche Kommunikation auf Twitter  Was kann gemessen werden?  Wie weit könnenTweets automatisch ausgewertet werden?  Wie können Tweets kategorisiert werden?  Welche Aussagen können dadurch über die Nutzung von Twitter auf Konferenzen getroffen werden?  Mehrwert der Untersuchung gegenüber ähnlichen Analysen durch intellektuelle Auswertung
  • 6. Beschreibung des Datensatzes 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets6 Konferenz WorldWide Web Conference Dublin Core and Metadata Conference Modern Language Association Tagung d. Institute for Enabling Geo- spatial Scholarship Hashtag #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst Ort Raleigh, NC, USA Seoul, Südkorea Philadelphia, PA, USA Charlottesville, VA, USA Zeit 26. – 30.04.2010 12. – 16.10.2009 27. – 30.12.2009 25. – 27.05.2010 Untersuchungs- zeitraum 13.04. – 14.05.2010 12.10. – 23.10.2009 15.12. 2009 – 14.01.2010 11.05. – 09.06.2010 Fachbereich Informatik Informatik (Digital) Humanities Digital Humanities Teilnehmer >1000 < 500 > 1000 < 500 Tweet-Anzahl 3358 146 1929 1673
  • 7. Datensammlung 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets7  Insgesamt 7106Tweets von vier Konferenzen  Gesammelt über Twapperkeeper  http://twapperkeeper.com/  Ausgewählt über Konferenzhashtag  Dadurch unvollständig  Andere Hashtags wurden kaum verwendet, daher ausreichend
  • 8. Automatische Auswertungen: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets8 Konferenz WWW 2010 DCMI 2009 MLA 2009 Geoinst 2010 AnzahlTweets 3358 146 1929 1673 AnzahlTwitterer 903 27 369 99 ∅Tweets pro Twitterer 3,72 5,41 5,23 16,90 Anteil / Anzahl RTs (autom.) 33,38% 1121/3358 25,34% 37/146 21,41% 413/1929 8,31% 139/1673 ∅ RTs / Twitterer 1,24 1,37 1,12 1,40 Anteil / Anzahl @- Nachrichten 7,47% 251/3358 5,48% 8/146 13,37% 258/1929 24,33% 407/1673 ∅ @-Nachrichten/ Twitterer 0,28 0,30 0,70 4,11 Anteil / Anzahl Tweets mit URL 39,67% 1132/3358 19,86% 29/146 26,70% 515/1929 14,82% 248/1673
  • 9. Automatische Auswertungen: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets9  Twitterverlauf: MLA 2009
  • 10. Automatische Auswertungen: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets10 Retweet-Visualisierung MLA 2009
  • 11. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Methodenbeschreibung 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets11  KategorisierungsschemaTweet-Inhalte 1. Ebene: Zweck 1.1 Kommunikation [COM] 1.2 Konferenzbezogene Tweets [CONF] 1.3 Selbstbezogene Tweets [ME] 1.4 Retweets [RT] 1.5 Externe Links [URL] 1.6 Nicht definierbar [NA] 2. Ebene: Inhaltsbezug 2.1 Fachlicher Inhaltsbezug zur Konferenz [YES] 2.2 Kein fachl. Inhaltsbezug zur Konferenz [NO] 2.3 Nicht definierbar [NA]
  • 12. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Kategorisierungsbeispiele 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets12  “ Good luck to all theTW people at #www2010 and #websci2010 ”  COM  “ the 'official' tag for Dublin Core conference in Seoul is now #dcmi2009 ”  CONF  “ managed to change my flights. let's hope the cloud doesn't stand in the way now... #www2010 #w4a #ashtag ”  ME  “ Very good summary! RT @pgroth: blog post up: two themes from #www2010 - http://wp.me/pm8cF-3c ”  RT
  • 13. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets13  BeispielWWW 2010 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 AnzahlderTweets(WWW10) Beziehen sich dieTweets auf fachliche Inhalte der Konferenz? keine Angabe Nein Ja
  • 14. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets14  Beispiel MLA 2009 0 100 200 300 400 500 600 AnzahlderTweets(MLA09) Beziehen sich dieTweets auf fachliche Inhalte der Konferenz? keine Angabe Nein Ja
  • 15. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets15  Vergleich der Konferenzen: 1. Ebene 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 RT CONF URL COM ME NA AnzahlderTweets Kategorien Wie oft kommen einzelne Kategorien insgesamt vor? WWW10 MLA09
  • 16. Kategorisierung der Tweet-Inhalte: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets16  Vergleich der Konferenzen: 2. Ebene 308 953 1002 938 619 1467 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% MLA 2009 WWW2010 AnteilederTweetsangesamten Konferenztweets Beziehen sich dieTweets auf fachliche Inhalte der Konferenz? keine Angabe Nein Ja
  • 17. URL-Kategorisierung: Methodenbeschreibung 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets17  Kategorisierungsschema URLs Conference: Konferenzwebseiten Blog: Blogeinträge, private Kommentare Press: Nichtwissenschaftliche Publikationen Publication: Wissenschaftliche Publikationen, Publikationslisten Slides: Präsentationsfolien (z.B. über Slideshare) Media: Fotos,Videos,Visualisierungen Twitter: Twitterprofile,Twitter-related (z.B.TwapperKeeper) Project: Projektwebseiten, teilweise auch Institutionen/Organisationen Error: Ungültige URLs Other: Alles andere
  • 18. URL-Kategorisierung: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets18  BeispielWWW 2010 0 50 100 150 200 250 AnzahlderURLs URL-Verweise Worauf wird verlinkt? WWW2010_URLs
  • 19. URL-Kategorisierung: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets19  Beispiel MLA 2009 0 50 100 150 200 250 AnzahlderURLs URL-Verweise Worauf wird verlinkt? MLA 2009_URLs
  • 20. URL-Kategorisierung: Ergebnisse 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets20  Vergleich der Konferenzen 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% ProzentualeAnteilderURLs URL-Verweise Worauf wird verlinkt? WWW2010 MLA09 DC-2009 Geoinst
  • 21. Personeninformationen WWW 2010 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets21  @boraz als „Liveticker“  Bekam dadurch insgesamt viele Retweets, obwohl jeder einzelneTweet nicht so häufig weiterverbreitet wurde  Hat am meisten getwittert 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 BoraZ futureweb2010 fabien_gandon olgag tommyh smalljones apisanty LaTerribleLiz www2010+WWW2010 UNCpublichealth karenchurch neumarcx juansequeda waynesutton mamund gaedke kegill rtroncy kevinmarks alisohani lysander07 hastac(HASTAC?16) munmun10 theRab frankolken mstrohm xeeliz YahooLabs JANNAQ ed80 ImagineInternet jahendler secoresearch stevedave_l aamonnz aspyker azaroth42 stuwrigley tadejtadej w3cbrasil clauwa joshsh krisztianbalog mattroweshow aleboz nitya RobVesse tamingdata tksakaki junszhao ruby JeniT LocalTechWire mantruc vagnerdiniz AnzahlTweets
  • 22. Personeninformationen MLA 2009 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets22  Beispiel: Brian Croxalls Abwesenheit  Croxall konnte nicht an der Konferenz teilnehmen  Verfasste dazu einen Beitrag, der auf der Konferenz verlesen wurde und auf den viel Resonanz auf Twitter folgte 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Anzahl@-Nachrichten @-Nachrichten gesendet @-Nachrichten empfangen
  • 23. Personeninformationen MLA 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets23  Trotz Abwesenheit: Croxall als drittaktivsterTwitterer 0 20 40 60 80 100 120 140 160 AnzahlTweets
  • 24. Fazit 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets24  Unterschiedlichste Methoden für die Analyse von Twitter- Aktivitäten während Konferenzen  Automatische Zählungen von Tweets, RTs, @-Nachrichten etc.  Intellektuelle Kategorisierung von Tweet-Inhalten undWebseiten  Personenanalysen  Einige erste Auffälligkeiten bei der Analyse:  Verschiedene Nutzergruppen bei der Nutzung von Twitter auf Konferenzen  Twitterverhalten unterscheidet sich nach Konferenzen  VieleVerlinkungen auf Blogs, wenig auf Slides  Vermehrt @-Nachrichten auf kleinen Konferenzen  GrößteTwitteraktivitäten an Konferenztagen, meist wenig Aktivität vor der Konferenz  Twitterverhalten unterscheidet sich in vielen kleinen Bereichen
  • 25. Future Work 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets25  Verfeinerung der Messmethoden  Untersuchung zusätzlicher Hashtags  Verstärkte Einbeziehung von Hintergrundinformationen  Wie viele Teilnehmer gab genau?  Gab es freiesW-Lan?  Kannten sich die Teilnehmer?  Verbessertes Kategorisierungsschema  Genauere Netzwerkanalyse (z.B. über Kleinberg- Algorithmus)  Fragebogen an Konferenzteilnehmer
  • 26. Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!  Fragen oder Anmerkungen? @knuurps Evelyn @free5pirit Julia @ParrPar Parinaz
  • 27. Ausgewählte Literatur 27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets27  Herwig, J., Kittenberger,A., Nentwich, M. und Schmirmund, J., (2009). Microblogging und die Wissenschaft. Das Beispiel Twitter. Steckbrief 4 im Rahmen des Projekts "Interactive Science". ITA-Reports, Nr. a52-4 hrsg. v. Institut für Technikfolgen-Abschätzung,Wien: ITA.  Java,A., Song, X., Finin,T., & Tseng, B. (2007).WhyWe Twitter: Understanding Microblogging Usage and Communities. In Proceedings of the 9thWebKDD and 1st SNA-KDD 2007 Workshop on Web Mining and Social Network Analysis, San Jose, CA, USA.  Krishnamurthy, B., Gill, P.,Arlitt, M. (2008).A Few Chirps About Twitter. In WOSP '08: Proceedings of the first workshop on Online social networks 2008, 19-24.  Kwak, H., Lee, C., Park, H., Moon, S. (2010).What is Twitter, a Social Network or a News Media? In Proceedings of the 19th International WorldWideWeb (WWW) Conference (IW3C2) , Raleigh NC (USA).  Letierce, J., Passant,A., Breslin, J., & Decker, S. (2010). Understanding how Twitter is used to spread scientific messages. In Proceedings of the 2ndWeb Science Conference (WebSci10), Raleigh, NC, USA.  Reinhardt,W., Ebner, M., Beham, G., & Costa, C. (2009). How People are Using Twitter during Conferences. In Proceedings of the 5th EduMedia conference, Salzburg, 145-156.  Zhao, D., & Rosson, M. B. (2009). How and Why People Twitter:The Role that Micro-blogging Plays in Informal Communication at Work. In Proceedings of the ACM 2009 international conference on Supporting group work, Sanibel Island, FL, USA.