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Social-Media-Analyse mehr als nur eine Wordcloud

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Beschreibung

Die Autoren legen beispielhafte Analysemethoden von Social-Media-Daten dar: deskriptive und Data-Mining-Methoden. Mit deren Hilfe werden kundenorientierte Geschäftsmaßnahmen eingeleitet und ein stetiges Abwägen zwischen vollautomatisierten und manuellen, kostenintensiven Reports gesteuert. Das Werk liefert eine Übersicht zu aktuell diskutierten Themen wie begleitende Emotionen, Vernetzung der interagierenden User oder Verbindung von Themen. Als Gewinn für ein Unternehmen müssen die Analysen durch eine strategische Prozedur geleitet werden, um Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen zu überführen. Neben den Potenzialen durch die Anwendung komplexerer Analysemethoden gibt es auch konzeptionelle, technische und ethische Herausforderungen, wie die Autoren veranschaulichen.



Von deskriptiven zu algorithmusgestützten Analyseverfahren auf Social-Media-Daten

Strategische Koordination des eigenen Social-Media-Kanals

Mögliche Potenziale durch die Anwendung komplexerer Analysemethoden

Reflexion konzeptioneller und technischer sowie ethischer Herausforderungen und Limitierungen



Autorentext

Dr. Matthias Böck promovierte im Bereich Data Mining an der Technischen Universität München.

Dr. Felix Köbler promovierte in der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität München.

Dr. Eva Anderl promovierte an der Universität Passau im Themengebiet Online-Kundenverhalten.

Linda Le studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.



Inhalt

Produktinformationen

Titel: Social-Media-Analyse mehr als nur eine Wordcloud
Untertitel: HMD Best Paper Award 2016
Autor:
EAN: 9783658198022
ISBN: 978-3-658-19802-2
Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
Format: E-Book (pdf)
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Herausgeber: Springer Vieweg
Genre: Informatik
Anzahl Seiten: 28
Veröffentlichung: 12.10.2017
Jahr: 2017
Auflage: 1. Aufl. 2017

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