Wegweiser durch den Social Media Monitoring-Dschungel
Social Media Mining für Journalisten - Das Content Evaluation System (CES) by Johannes Hartz
1. Publish Smart !
Social Media Mining für Journalisten - Das Content Evaluation System (CES)
Johannes Hartz
Head of Research & Development
Social Media Week 19. Februar 2013
3. Das Content Evaluation System (2/2)
• … wurde speziell für Redaktionen von Online-Publishern entwickelt
• … entdeckt aufkommende Trends im Internet durch Data-Mining
in (Social) Media Daten
• … erhöht die Reichweite von Artikeln und verbessert dadurch ihre
Monetarisierung
• … liefert direkt Themenvorschläge statt „Zahlenkolonnen“
• … wird individuell an jeden Kunden angepasst (Themenbereich,
Zielgruppe, Trafficdaten, etc…)
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4. Social Media Daten Big Data Data-Mining
340 Mio. 4 Mrd.
Tweets / Tag Videoviews / Tag
150+ Mrd. 150 Mio.
Suchanfragen / Monat Hochgeladene Fotos
600+ Mrd. 900 Mio.
Umsatz / Jahr Aktive User
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5. Data-Mining im Bereich Social Media (1/3)
Datenquellen sind Facebook, Twitter, Youtube und andere…
Facebook:
• Open Graph API
• Ergebnisse nicht lokalisiert
• Nutzt „weiche Suche“
Twitter:
• REST API oder Streaming API
• Ergebnisse lokalisiert
• Ergebnisse getaggt
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6. Data-Mining im Bereich Social Media (2/3)
Youtube:
• Youtube API
• Ergebnisse abhängig von Youtube Relevanz Metrik
• Hoher Durchsatz
Andere:
• Google Plus
• Pinterest
• etc…
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7. Data-Mining im Bereich Social Media (3/3)
Verwendete Verfahren/Algorithmen:
• Adaptive Messung nach Themenaktualität
• Relevanzfilterung der Ergebnisse
• Regressionsanalyse zur Trenderkennung
• Multi-Sensor Correlation zur Trenderkennung
Verwendete Technologien:
• Node.js (asynchrones I/O)
• Mongo DB (NoSQL DB)
• Lucene / Solr Search Engine
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