Social Media Analytics

Hier erfahren Sie, wie Sie Texte und Multimediainhalte aus sozialen Netzwerken untersuchen können und die Meinungen und Emotionen der Nutzer im Hinblick auf bestimmte Themen, Produkte, Personen oder Firmen automatisch erkennen. Sie lernen die wichtigsten Verfahren der Social Media Analytics aus Anwendersicht kennen. Es werden exemplarische Workflows zur zielgerichteten Analyse von Social-Media-Texten erläutert und Best Practices zur Analyse sozialer Netzwerke vermittelt.

Zielgruppe: Sales-, Marketing- und Produktmanager,Analysten, Entwickler

Voraussetzungen: Mathematische Kenntnisse auf Abiturniveau. Elementare Kenntnisse in Python sind von Vorteil, aber nicht Bedingung.

Inhalt

Tag 1

  • Einführung
    • Anwendungsszenarien, Herausforderungen
    • Definition, Teilaufgaben, State of the Art
  • Crawling und Monitoring
  • Repositories und Vorverarbeitung
    • Speicherung und Dokumentstrukturen
    • Morphologische Vorverarbeitung und Tokenisierung
  • Analyse von kompletten Social-Media-Beiträgen
    • Praxisorientierte Bewertung relevanter Klassifikationsmethoden
    • Anwendung zur Social-Media-Analyse und Opinion Mining

Tag 2

  • Semantische Ähnlichkeit von Begriffen, z.B. Bewertungen
    • Gruppierung von Meinungs- und Emotionsausdrücken
    • Graphische Exploration von Themen in großen Textsammlungen
    • Anwendung zur Social-Media-Analyse und Sentiment-Analyse
  • Erkennung von Namen, Produkten und Firmen usw.
    • maschinelle Annotation von relevanten Phrasen im Satz, Erkennungsverfahren
    • Anwendung zur Social-Media-Analyse

     Beispiele für den praktischen Einsatz: Marketing im Automotive-Bereich

     Beispiele für den praktischen Einsatz: Emotionsanalyse in Foren