Was ist WeGov?

1 Was ist WeGov? (Version 23. März 2012)

WeGov – Where eGovernment meets the
eSociety ist ein EU-Forschungsprojekt im 7.
Forschungsrahmenprogramm. Weiterführende
Informationen finden Sie auf unserer
Projektseite http://wegov-project.eu.

Das Ziel des WeGov-Projektes ist die Vernetzung von Bürgern mit der Politik durch soziale Netzwerke
wie Twitter und Facebook. Dabei geht es nicht darum eine weitere Bürger Beteiligungsplattform zu
platzieren. WeGov versteht sich vielmehr als Machbarkeitsstudie zur Nutzung des Potenzials Sozialer
Netzwerke für die Politik um Bürgermeinungen indirekt in Entscheidungsprozesse mit einfließen zu
lassen. Als Ansatz wurde die Entwicklung einer Internetseite gewählt, die politische Entscheider bei
der Analyse Sozialer Netzwerke unterstützt. Methodisch setzt WeGov dabei auf die Beteiligung
seiner potenziellen Benutzerinnen und Benutzer (z.B. Politik, Kommunen, Organisationen) in den
Entwicklungsprozess der Software. Die Herausforderung besteht dabei die Anforderungen der dieser
Benutzergruppe im Bereich Social Media mit der technischen Machbarkeit der WeGov
Analysemodelle bestmöglich zu verbinden. WeGov hat hierzu drei Analysekonzepte entwickelt die
aktuell für eine spätere „alltagstaugliche“ Nutzung getestet und weiterentwickelt werden.

WeGov Analysemöglichkeiten

Analyse von Themen
Mit Hilfe der Themen-zentrierten Analyse werden Kommentare nach Begriffsgruppen neu
organisiert. Die Idee hierbei ist die Identifizierung von Diskussionsfeldern die innerhalb einer
Diskussion entstehen. Ein Anwendungsfall ist der Post eines Politikers zum Thema Wohnungsnot auf
der eigenen Facebook Seite. Nach einigen wenigen Kommentaren werden bereits Themen wie
Finanzkriese, Weltfrieden und Religionsfreiheit diskutiert.
 Diese Analyse dient der Einsortierung von Kommentaren und Benutzern in die
unterschiedlichen Begriffsgruppen und kann aktuell für Twitter und Facebook genutzt
werden.
 Zu jeder Begriffsgruppe werden ca. 3 Benutzer (Key User) und ca. 3 Kommentare (Key Posts)
angezeigt.
 Key User und Key Posts weisen in Bezug auf die Begriffe derer sie zugeordnet werden die
größte inhaltliche Überschneidung auf.
 Hierbei werden inhaltliche Faktoren wie Worthäufigkeiten und das Benutzen von Hash-Tags
(#) berücksichtigt. Nicht inhaltliche Faktoren wie die Anzahl von retweets oder likes werden
bei dieser Analyse nicht berücksichtigt.
 Weitere Soziale Netzwerke ließen sich ebenfalls mit diesem Modell analysieren, sind aktuell
jedoch nicht eingebunden. Generell sollten sich die Qualität der Begriffsgruppen mit der
Anzahl und der Länge der Kommentare gesteigert werden können.

Grundlegende Eigenschaften zur Analyse der Diskussionsaktivität und des
Benutzerverhaltens
Die folgenden beiden Analysen basieren auf der Idee dass unterschiedliche Soziale Netzwerke
unterschiedliches Benutzerverhalten bewirkt. Die Faktoren für einen „relevanten“ Benutzer oder


„relevanten“ Post können sich also unterscheiden. Für die Durchführung der Analysen muss das
Modell jeweils auf die Eigenschaften des entsprechenden Sozialen Netzwerkes angepasst werden.
Aktuell wird hierzu Twitter verwendet. Optimiert ist das Modell für englischen Text. Als
Weiterentwicklung wird das Modell entweder zusätzlich auf Facebook angewendet oder für die
deutsche Sprache weiter optimiert. Generell werden die folgenden Eigenschaften für die Analyse
genutzt:

Verhalten des Benutzers in Sozialen Netzwerken
Innerhalb Sozialer Netzwerke kann zwischen unterschiedlichen Ebenen unterschieden werden.
Betrachtet man zum Beispiel einen einzelnen Twitter-Nutzer, so folgt dieser gewöhnlich anderen
Twitter-Nutzern und wird ebenfalls von Twitter-Nutzern gefolgt. Diese Abhängigkeiten werden
neben weiteren Eigenschaften dazu verwendet eine Aussage zur Einflusskraft von Benutzern und
ihren Posts innerhalb Sozialer Netzwerke zu berechnen.
 In-degree bezeichnet die Richtung der Follower, also den Personenkreis der einen Post des
bestimmten Benutzers potentiell liest
 Out-degree bezeichnet dagegen die Twitter-Benutzer denen eine Person folgt und dessen
Posts dieser potenziell liest und darauf ggf. durch antworten oder retweeten reagiert
Beteiligung des Benutzers
 Anzahl der Posts
 Die Nutzungsdauer
 Häufigkeit der Posts
Allgemeine Eigenschaften des Posts
 Länge des Posts
 Empfehlung des Posts durch Dritte (z.B. retweet)
 Tageszeit der Veröffentlichung
Inhaltliche Eigenschaften von Posts
 Komplexität ist ein Maß zur Bestimmung des Informationsgehaltes in Bezug auf die
Worthäufung – je höher der Wert desto größer ist der Informationsgehalt
 Lesbarkeit ist ein Index welcher die Verständlichkeit einer Nachricht beschreibt – wird eine
Nachricht direkt beim ersten lesen verstanden wird von guter Lesbarkeit ausgegangen
 Neuheitswert ist ein Maß zur Abgrenzung der durchschnittlich verwendeten Begriffe die
allgemein in Posts vorkommen – Begriffe die neu auftreten erhöhen somit den Neuheitswert
 Polarität misst die „Stimmung“ des Posts und trifft eine Aussage wie stark der Post vom
Durchschnitt abweicht – hierdurch soll ermittelt werden ob ein Post besonders negativ
motiviert ist

Analyse der Diskussionsaktivität
Der Zweck dieser Analyse ist die Vorhersage der zu erwartenden Aufmerksamkeit eines Posts. Also
welcher Post wird wahrscheinlich eine größte Aufmerksamkeit im Sozialen Netzwerk erhalten als
andere. Vorab durchgeführte Untersuchungen haben gezeigt, dass der Inhalt des Posts hierbei eine
größere Bedeutung einnimmt als die „Eigenschaften“ Social Media Benutzers. Besonders die Posts
mit hoher Sichtbarkeit zeichnen sich durch die folgenden Eigenschaften aus:


 Sie wurden nicht am Nachmittag verfasst
 Sie wurden in vertrauter Sprache verfasst (Die Lesbarkeit ist hoch und der
Informationsgehalt ist eher gering)
 Sie wurden von Benutzern verfasst, welche selbst vielen Benutzern folgen und dessen
Nachrichten lesen (hoher out-degree)
 Die Aussage tendiert eher zum negativen (stärkere negative Polarität)
Das Ergebnis dieser Analyse wird in Top posts to watch und Top users to watch unterteilt. Ein Top
user ist eine Person, welche viele Posts mit hoher Aufmerksamkeit (Top posts) in Sozialen
Netzwerken veröffentlicht. Die Sortierung der Reihenfolge der Top user errechnet sich hierbei aus
den einzelnen Bewertungen die jeder Top post erhalten hat.

Analyse des Benutzerverhaltens
Der Zweck dieser Analyse ist es, Benutzer auf Grund ihres Verhaltens und ihrer
Interaktionseigenschaften innerhalb Sozialen Netzwerke zu gruppieren. Für diese Analyse werden die
Eigenschaften in-degree, out-degree sowie die Eigenschaften zur Informationsteilnahme des
Benutzers (Anzahl der Posts, Nutzungsdauer, Häufigkeit der Posts) ausgenutzt. Folgende Gruppen
werden in WeGov unterschieden wovon die einflussreichste und engagierteste Rolle die Gruppe
Information Source ist.
 Broadcaster ist ein Benutzer mit täglich vielen Posts. Die Anzahl an Followern ist dabei sehr
groß, jedoch folgt ein Broadcaster selbst nur einer geringen Anzahl von Benutzern.
 Information Source ist ein Benutzer mit sehr vielen Posts. Seine Anzahl an Followern ist sehr
groß. Im Unterschied zum Broadcaster folgt ein Information Source ebenfalls vielen
Benutzern. Sein Engagement in Sozialen Netzwerken ist generell wesentlich höher.
 Daily User ist ein durchschnittlicher Benutzer in Bezug auf die Anzahl an Posts, Follower und
den Benutzern er selbst folgt.
 Information Seeker ist ein Benutzer mit sehr wenigen Posts und einer großen Anzahl an
Benutzern welchen dieser folgt. Ein Information Seeker ist generell an Informationen
interessiert und nicht an der der Möglichkeit zu diskutieren.
 Rare Poster ist ein Benutzer mit sehr geringer Postfrequenz.

Ihr Ansprechpartner für Fragen und konstruktive Kritik
Dipl.-Inf. Timo Wandhöfer
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abteilung: Wissenstechnologien
Unter Sachsenhausen 6-8, 50667 Köln
Tel. +49 (0) 221 – 47694 – 544
E-Mail. timo.wandhoefer@gesis.org


Vorstellung der WeGov Webseite
Die unterschiedlichen Analysemöglichkeiten (siehe oben) können auf der Suchseite genutzt werden
und lassen sich zum Teil auf geografische Bereiche Sozialer Netzwerke einschränken. Auf der
Startseite lassen sich die Analysemöglichkeiten ebenfalls innerhalb kleiner Funktionsfenster (Apps)
nutzen. Die Funktionsfenster bieten den Vorteil dass sie zu jedem Login auf der Webseite direkt
sichtbar sind und die Analyseergebnisse der zuvor eingestellten Suchanfrage aktualisiert darstellen.

WeGov - Anmeldung
Die WeGov Webseite erreichen sie unter
https://wegov.it-innovation.soton.ac.uk/.
Optimiert ist diese Seite für Firefox und
Chrome. Nach dem Aufruf sollten Sie
ähnliches Bild wie in Abbildung 1
sehen. Hier können Sie sich mit Ihrem
persönlichen Benutzernamen und
Kennwort anmelden. Die Seite ist aktuell
in englischer und deutscher Sprache
verfügbar. Redaktionelle Lücken bitten
wir zu entschuldigen, da sich dieses
Projekt noch in der Entwicklungsphase
befindet.

Abbildung 1: Login

WeGov - Startseite
Nach erfolgreicher Anmeldung sehen Sie die WeGov Startseite (Home). Die kleinen Fenster (Apps)
zeigen unterschiedliche Suchergebnisse zu Twitter und Facebook Anfragen. Aktuell werden von
Twitter 100 Tweets abgefragt und von Facebook 1700 Posts. Diese Zahl ist eine technische
Beschränkung der Sozialen Netzwerke woran wir gerade arbeiten um diese zu erhöhen. Zur Abfrage
von Twitter-Daten ist keine Anmeldung erforderlich. Für Facebook gilt dies leider nicht. Wenn Sie die
Facebook Analysen nutzen möchten ist es erforderlich dass Sie bei Facebook mit einem Account
angemeldet sind. Hierbei reicht es aus wenn Sie innerhalb Ihres Browsers Facebook geöffnet haben
und angemeldet sind. WeGov erkennt dann automatisch die Verbindung zu Facebook und nutzt
diese zur Abfrage von Facebook-Daten. WeGov garantiert an dieser Stelle dass keinerlei persönliche
Daten abgerufen oder gespeichert.

Sie finden insgesamt 4 unterschiedliche Arten von Fenstern auf der Startseite. Über das Symbol
„weißes i auf grauem Kreis“ können Sie die Einstellungen des Fensters anpassen. Z.B. das Suchwort
ändern oder das Fenster duplizieren um Ergebnisse zu vergleichen. Wenn Sie das Fenster löschen,
kann es nicht wiederhergestellt werden. Sie haben aber die Möglichkeit ausgewählte Fenster auf der
Startseite zu „verstecken“ (sehe Sie hierzu WeGov - Persönliche Einstellungen)


Fenster: Google Maps
In diesem Fenster (Abbildung 2) wird automatisch ihre aktuelle Position ermittelt, damit Ihnen
automatisch Suchergebnisse zu Ihrem aktuellen Standort angezeigt werden können. Wenn Sie in
Berlin sind sollte hier Berlin angezeigt werden.

Abbildung 2: Aktuelle Position

Wenn Sie sich für Analyseergebnisse zu anderen Positionen als Ihrem aktuellen Standort
interessieren, können Sie mit Hilfe des nachfolgenden Fensters (Abbildung 3) weitere Standorte
eingeben und auf der Suchseite auswählen. Hierzu klicken Sie bitte auf „Add new“ und tragen einen
Standort oder eine Region ein. Aktuell arbeiten wir an einer Möglichkeit Regionen, wie den
Wahlkreis abbilden zu können.

Abbildung 3: Orte speichern


Fenster: Thematische Analyse
Das nachfolgende Fenster (Abbildung 4) zeigt Themenfelder die aktuell zu Klaus Wowereit auf
Twitter diskutiert werden. Zu jeder Begriffsgruppe werden die „Key User“ angezeigt.

Abbildung 4: Themenfelder die innerhalb des Suchwortes diskutiert werden

Das nächste Fenster (Abbildung 5) nutzt die gleiche Analyse wie Abbildung 4. Alle Tweets werden
inhaltlich ausgewertet um die Themenfelder zu identifizieren die aktuell zu Klaus Wowereit diskutiert
werden. Der Unterschied besteht darin, dass hier eine geografische Einschränkung auf Tweets der
aktuellen Position (hier Berlin) vorgenommen wird.

Abbildung 5: Themenfelder die zu einem Thema lokal diskutiert werden


Das Fenster Facebook Posts for: Angela Merkel (Abbildung 6) zeigt die letzten Posts auf der Facebook
Fan Page Angela Merkel1. Insgesamt sind in WeGov die letzten 25 Posts verfügbar. Durch Auswahl
der Überschrift wird die Detailseite mit allen 25 Posts in voller Länge angezeigt. Zusätzlich sind die
Anzahl der Facebook likes sowie die Anzahl der Kommentare sichtbar. Unterhalb des Posts wird der
eindeutige Facebook-Schlüssel (eine Zahlenkombination) angezeigt. Dieser kann in einem weiteren
Fenster eingetragen werden um eine Analyse der Kommentare zu diesem Post zu starten. Aktuell
wird an einer Lösung gearbeitet womit Posts direkt für die Analyse ausgewählt werden können. Über
das Symbol (rechts unten in der Ecke) kann eine andere Fan Page zur Analyse eingetragen werden.

Abbildung 6: Aktuelle Posts der ausgewählten Facebook Fan Page

Das Fenster in Abbildung 7 zeigt einige Themenfelder die innerhalb der Diskussion zu dem Facebook
Post 60 Jahre Evangelische Arbeits… diskutiert werden. Zu jeder Begriffsgruppe werden die „Key
User“ angezeigt.

Abbildung 7: Themenfelder die zu einem Facebook Post diskutiert werden

1
URL: https://www.facebook.com/AngelaMerkel (Abgerufen im März 2012)


Das Fenster in Abbildung 8 nimmt ebenfalls Bezug auf den Post 60 Jahre Evangelische Arbeits… Hier
werden relevante Kommentare angezeigt. Die Detailansicht der ausführlichen Liste erhalten Sie
durch Klick auf die Titelzeile.

Abbildung 8: Kommentare zu einem ausgewählten Facebook Post

Abbildung 9 zeigt das Analyseergebnis des aktuellsten Posts auf der Fan Seite Angela Merkels.
Angezeigt werden Themenfelder und „Key User“.

Abbildung 9: Themenfelder die auf der ausgewählten Facebook Fan Page diskutiert werden


Fenster: Analyse des Benutzerverhaltens
Das nachfolgende Fenster (Abbildung 10) organisiert Tweets zum Thema Mindestlohn nach
Benutzerrollen der Autoren, welche die Tweets veröffentlichen. Die Gruppe Information Source wird
als besonders interessant angesehen, da diese Benutzer in der Regel eine größere Sichtbarkeit in
Sozialen Netzwerken (hier Twitter) haben als andere.

Abbildung 10: Benuzterrollen zu einem Thema

Abbildung 11 zeigt insgesamt zwei Twitter Benutzerprofile zu der Rolle Information Source an. Diese
Benutzer werden angezeigt, da sie aus der Menge der Tweets zum Thema Mindestlohn als Benutzer
mit großem Einfluss identifiziert wurden. In dieser Ansicht lassen sie Benutzer zu weiteren Rollen
anzeigen.

Abbildung 11: Selten postenden Benutzer zu einem Thema


Fenster: Analyseergebnisse externer Webseiten
Die Nachfolgenden Fenster sind Beispiele für die Integration von nicht-WeGov Diensten auf die
Webseite. Die Idee dahinter ist, dass bereits viele gute Analysemöglichkeiten im Bereich Social Media
existieren. WeGov möchte diese Analysemöglichkeiten in sein Sortiment integrieren und seinen
Benutzerinnen und Benutzern zur Verfügung stellen. Das nachfolgende Fenster (Abbildung 12) bindet
Twitter ein und zeigt die letzten Tweets zu Klaus Wowereit, die in der Nähe Ihres aktuellen Standorts
veröffentlicht wurden (hier Berlin).

Abbildung 12: Kommentare zu einem Suchwort

Abbildung 13 bindet ebenfalls Analyse Ergebnisse von Twitter ein. In diesem Fall werden die von
Twitter generierten Themen angezeigt, was Twitter-Benutzer aktuell deutschlandweit diskutieren.

Abbildung 13: Top 10 Themen auf Twitter


WeGov - Persönliche Einstellungen
Durch Klick auf den Benutzernamen in der rechten oberen Ecke können Sie persönliche Einstellungen
wie in Abbildung 14 vornehmen. Z.B. können Sie ein neues Passwort für Ihren Zugang vergeben. Die
Liste My Widgets zeigt alle Fenster die auf der Startseite verfügbar sind. Ist der Haken ausgewählt
wird das Fenster angezeigt. Wenn nicht bleibt es unsichtbar.

Abbildung 14: Benutzereinstellungen


WeGov - Suche
Die Abbildung 15 zeigt die WeGov Suchseite mit detaillierten Analyseergebnissen. Aktuell werden
100 Tweets von Twitter abgefragt. Diese Anzahl wird aktuell erweitert sowie die Möglichkeit der
Suche auf weiteren Sozialen Netzwerken. Geben Sie zum Start ein Suchwort ein und grenzen Sie ggf.
Ihre Suche geografisch durch Auswahl eines Ortes ein. Die Verfügbaren Orte werden über die Karte
angezeigt und müssen vorab über das Fenster My Saved Locations auf der Startseite angelegt
werden. Als Ergebnisse stehen Ihnen drei Listen zur Verfügung. Die erste Liste enthält die Trefferliste,
welche durch Twitter generiert wird. Die weiteren beiden Navigationspunkte Topic Analysis sowie
Behavior Analysis zeigen die zuvor beschriebene thematische Sortierung sowie die Sortierung der
Benutzer und Kommentare in Bezug auf das Benutzerverhalten.

Abbildung 15: Detaillierte Suche

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