![\"\"](\"https:\/\/www.brandwatch.com\/de\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/STARBUCKS-CUps-11-1024x550-1024x550.png\")
<\/p>\nWenn ich Leuten von meinem Job der Social Media-Datenanalye erz\u00e4hle, dann zeigen die wenigsten Begeisterung. Wenn Ihre einzige Erfahrung der Datenanalyse eine montone Aufgabe in Excel war, die Sie in der Schule oder Ihrem ersten Job machen musste, kann ich die Reaktion sehr gut verstehen. Allerdings geht mein Job sehr viel weiter, als Zahlen in einer Exceltabelle hin- und herzuschieben.<\/p>\n
Die Zuh\u00f6rer zeigen mehr Interesse, wenn ich ihnen erkl\u00e4re, dass ich mithilfe von Tools herausfinde, was Menschen \u00fcber gro\u00dfe Events oder Begriffe aus der Popkultur sagen und \u00fcber die Zahlen dann Artikel schreiben. Sie k\u00f6nnen damit mehr anfangen, es klingt menschlich und kreativ und das ist wesentlich aufregender, als das Konzept von Formeln und Pivot-Tabellen.<\/p>\n
Ich trat Brandwatch als Social Data Journalist bei, da ich es aufregend fand, welch exklusive Daten das Unternehmen liefern kann und es Nutzern Dinge zeigt, die sie vorher nicht wussten. Brandwatch kann riesige Mengen der Stimmen von Leuten messen und das auf gro\u00dfartige Art und Weise.<\/p>\n
Ich kann relativ frei mit Brandwatch Analytics Themen analysieren, vonr denen ich denke, dass k\u00f6nnte die Menschen interessieren und das ist sehr bereichernd. Ich habe dar\u00fcber geschrieben, \u00fcber welche Pr\u00e4sidentschaftskandidaten die Leute am h\u00e4ufigsten tr\u00e4umen, die Pizza-Essgewohnheiten in New York und fand heraus, welche Folgen von Black Mirror die Zuschauer am meisten verst\u00f6rten. Die M\u00f6glichkeiten sind schier endlos.<\/p>\n
Die Daten sind chaotisch, das es komplett ungefilterte Gedanken von Menschen aus allen Gesellschaftsschichten sind. Dieser Blogpost dreht sich um die Sch\u00f6nheit von Social Media-Daten und die kreativen M\u00f6glichkeiten, wie diese eingesesetzt werden k\u00f6nnen. Au\u00dferdem gehe ich auf das Gleichgewicht ein zwischen der Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse und den disruptiven Erkenntnisse, die sich in den Daten verstecken.<\/p>\n
Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten ein Thema mit Social Media-Daten zu untersuchen. Sie k\u00f6nnen ausgedehnt beginnen, um zu schauen, was Sie finden oder Sie k\u00f6nnen mit einer spezifischen Frage oder Hyptohese an die Sache rangehen.<\/p>\n
Mit dieser Methode starten Sie mit einer sehr breitgef\u00e4cherten Vorstellung davon, was Sie ansehen m\u00f6chten \u2013 was zum Beispiel \u00fcber Black Mirror gesagt wird.<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen dann eine umfassende Query erstellen, die nach Erw\u00e4hnungen zu Ihrem gew\u00e4hlten Thema (eventuelle begrenzt auf eine Stichprobe, um Ihr Mention Limit nicht zu sprengen) sucht und k\u00f6nnen in die Daten eintauchen. In Brandwatch empfehle ich f\u00fcr den Start das Summary Dashboard, das die Top-Statistiken und \u2013Themen zeigt.<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen so vielleicht erkennen, dass Frauen \u00fcber Black Mirror h\u00e4ufiger twittern als M\u00e4nner oder das eines der gr\u00f6\u00dften Worte in der Themenwolke \u201eterrifying\u201c ist. Daraus ergeben sich Fragen \u2013 warum posten Frauen mehr \u00fcber die Show? Vor welchen Folgen haben die meisten ver\u00e4ngstigt? Warum gab es an diesem Tag einen Anstieg in den Erw\u00e4hnungen? Wer treibt all diese Gespr\u00e4che an? Sie k\u00f6nnen so weiter in den Daten forschen.<\/p>\n
Indem Sie durch Snippets und andere Datenpunkte sehen, werden immer mehr Fragen auftauchen und Sie k\u00f6nnen nach mehr Antworten suchen. Versuchen Sie die Vermutungen, die Sie \u00fcber das Publikum und die Gespr\u00e4che im Vorfeld hatten, zu hinterfragen. Das Gute an der Methode ist, dass Sie vorher nicht den Rahmen festlegen m\u00fcssen und so viele M\u00f6glichkeiten haben, wie Sie die Daten segmentieren.<\/p>\n
Eine breitgef\u00e4cherte Vorgehensweise ist eine gute Idee, wenn Sie gen\u00fcgend Zeit daf\u00fcr haben. Wenn Sie allerdings einen konkreten Fokus wie eine Frage oder Annahme haben, kommen Sie nat\u00fcrlich schneller an die Erkenntnisse.<\/p>\n
Ich wollte beispielsweise herausfinden, wie viel Publicity Starbucks erh\u00e4lt, wenn Baristas die Namen der Konsumenten falsch auf die Becher schreiben. Dazu arbeitete ich mit Text und Bilder Queries.<\/p>\n
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Brandwatch fand heraus, dass ein viele Tweets dar\u00fcber, dass Starbucks Mitarbeiter, die Namen der Konsumenten falsch schreiben, Fotos enthalten. Auf vielen dieser Fotos waren Frappuccinos abgebildet. Andererseits enthielten Tweets \u00fcber Starbucks, die nicht konkret \u00fcber die Namensfalschschreibung sprachen wesentlich weniger Fotos.<\/em><\/p>\n Die Inspiration f\u00fcr Ihre Fragen k\u00f6nnen Sie nat\u00fcrlich von \u00fcberall erhalten. Die Idee, nach Tr\u00e4umen zu forschen, bekamen wir von jemandem, der uns twitterte. Die Starbucks-Recherche war inspiriert von unseren eigenen Erfahrungen. Ihre Fragen k\u00f6nnten darauf basieren, dass Sie unsicher sind … oder … einer neuen Kampagne.<\/p>\n Wie Sie auch immer einen Blick auf die Daten werfen, vergessen Sie nicht, Ausschau nach dem unerwarteten zu halten.<\/p>\n YOU MIGHT<\/p>\n Der Bottom-up-Ansatz, eine erforschende und unter Umst\u00e4nden kreative Herangehensweise der Datenanalyse ist eines meiner liebsten Arten, Brandwatch zu nutzen. Es kann riesige Mengen an Stimmen auf tolle und unerwartete Art und Weise messen.<\/p>\n Die unerwarteten Funde sind der Schl\u00fcssel um Insights herausziehen zu k\u00f6nnen. Wie Isaac Asimov sagte:<\/p>\n Die aufregendste Phrase in der Wissenschaft ist nicht \u201eIch hab\u2019s!\u201c, sondern \u201eDas ist seltsam!\u201c<\/p><\/blockquote>\n Ich sprach vor kurzem mit Brandwatch\u2019s Head of Data Science Hamish Morgan dar\u00fcber, wie ich einige Zahlen pr\u00e4sentieren k\u00f6nnte, die die Nutzung des Herz-Emojis am Valentinstag in verschiedenen L\u00e4ndern der Welt zeigen. Wir diskutierten die verschiedenen M\u00f6glichkeiten, wie wir eine Liste basierend auf den Daten erstellen k\u00f6nnten und w\u00e4hrend unserer Diskussion (in der ich sagte, dass eine M\u00f6glichkeit weniger \u00fcberzeugend wirkte) sagte er:<\/p>\n Plausibilit\u00e4t ist der Feind von Erkenntnissen.<\/p><\/blockquote>\n HAMISH MORGAN, HEAD OF DATA SCIENCE, BRANDWATCH<\/p>\n Ich zeigte das Zitat einigen Kollegen, die nicht nur beeindruckt waren, wie clever dieses Klang, sondern auch in Zustimmung nickten.<\/p>\n Die St\u00e4rke von Social Media-Daten liegt nicht darin, die Vermutungen, die wir bereits haben, zu best\u00e4tigten, sondern dass es ein Licht auf unerwartete Dinge werfen kann. Wenn wir die Daten durch Brillengl\u00e4ser betrachten, was plausibel ist basierend auf unseren fr\u00fcheren Annahmen, werden wir nichts Neues lernen.<\/p>\n Sie verfolgen nicht das, wonach Sie suchen, Sie verfolgen das, was Sie nicht wissen<\/p><\/blockquote>\n PETER FAIRFAX, SENIOR RESEARCH ANALYST, BRANDWATCH<\/p>\n Die breitgef\u00e4cherte Methode liefert hier einen extra Vorteil, wenn es um die Suche nach dem unerwarteten geht. Sie k\u00f6nnen das mit einer Umfrage vergleichen, bei der Sie Fragen stellen, auf die es nur beschr\u00e4nkte Antwortm\u00f6glichkeiten gibt. Das bedeutet, Sie erhalten nie Ergebnisse, die Ihnen etwas sagen, wof\u00fcr Sie noch kein Konzept gemacht haben.<\/p>\n Das Eintauchen in ungefilterte Social Media-Daten gibt Ihnen den Zugang zu den Dingen, von denen Sie noch nichts wissen und bewusst gesucht haben.<\/p>\n Ich sprach mit Senior Research Analyst Peter Fairfax \u00fcber das Entdecken von unerwarteten Social Media-Daten. Er pr\u00e4sentiert regelm\u00e4\u00dfig Daten vor Klienten und er meinte, dass die \u00dcberraschungen die gr\u00f6\u00dfte Aufmerksamkeit der Zuh\u00f6rer generierten.<\/p>\n Die kleineren Dinge sind \u00fcberraschend \u2013 die kleinen, unerwarteten Teile begeistern Kunden am meisten. Versuchen Sie nicht, sich zu sehr auf die oberste Ebene zu fokussieren \u2013 \u00fcblicherweise ist diese offensichtlich und sie sind nicht so erkenntnisreich wie die Erkenntnisse, die die Daten so einzigartig machen.<\/p><\/blockquote>\n PETER FAIRFAX, SENIOR RESEARCH ANALYST, BRANDWATCH<\/p>\n Nat\u00fcrlich gibt es eine Grenze, wie kreativ Sie sein k\u00f6nnen, wenn Sie \u00fcber wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen pr\u00e4sentieren. Es ist sehr wichtig, ein gutes Gleichgewicht zwischen ….<\/p>\n Wenn Sie nicht wenigsten eine kleine Chance sehen k\u00f6nnen, das zwei Fakten zusammenh\u00e4ngen, verbringen Sie nicht zu viel Zeit nach komplett nicht plausiblen Fragen zu graben (zum Beispiel, ob es eine bedeutsame Verbindung zwischen der Anzahl von Kakteen gibt, die im Hintergrund von unserer Limonenwerbung zu sehen sind und der Anzahl an Personen, die im Tweet sagen, sie m\u00f6chten Limonade?). Es ist unwahrscheinlich, dass es ich dabei um Kausalit\u00e4t oder Korrelation handelt und Sie werden daraus wahrscheinlich keine echten Insights ziehen.<\/p>\n Wenn Sie etwas interessantes und unerwartetes finden, aber unglaubw\u00fcrdig erscheint, versuchen Sie andere Forschungsmethoden, um Ergebnisse zu zerstreuen oder zu best\u00e4tigen, ….<\/p>\n Achten Sie auch darauf, keine wichtigen Statistiken wie Erw\u00e4hnungen im Zeitverlauf zu ignorieren \u2013 Sie k\u00f6nnen hier vielleicht erhebliche Unterschiede in den Zeitpunkten, wann Personen \u00fcber etwas bestimmten im Jahresvergleich psoten und neue Chancen finden, wo zum Beispiel das Interesse \u00fcber etwas hoch ist, aber die Bewerbung niedrig.<\/p>\n YOU MIGHT<\/p>\n Vor kurzem schrieben wir einen Blogpost \u00fcber Social Media-Daten zu verschiedenen Publikumsgruppen, vor allem w\u00e4hrend Business Meetings, gingen dabei aber nicht sehr auf das Gleichgewicht zwischen … Insights ein.<\/p>\n In meiner Arbeit stehe ich oft vor schwierigen Entscheidungen, welche Arten von Insights ich pr\u00e4sentiere. Ich poste beispielsweise post ich oft Artikel auf Reddit, die Social Media-Daten enthalten, aber ob ich den unerwarteten Teil der Recherche oder den meist erwarteten Teil posten soll, ist nicht immer eine einfache Entscheidung. Hier sind zwei Beispiele von Brandwatch Artikeln, die ich auf Reddit\u2019s r\/dataistbeautiful postete.<\/p>\n Beide schafften es auf die Titelseite und verschafften uns Tausende an … auf diesen Artikel. Allerdings enth\u00e4lt der United Artikel keinen Titel mit einem \u201eunerwarteten\u201c Twist \u2013 jeder wusste, dass die Fluggesellschaft viele Erw\u00e4hnungen generierte.<\/p>\n Auf der anderen Seite ist der \u201eMario\u2019s Nipples\u201c-Post ziemlich ….<\/p>\n Der United-Artikel war komplett \u201eeinleuchtend\u201c und ich denke, sein Erfolg basierte darauf, dass die Vorstellungen von den Leuten best\u00e4tigte (im Grunde, dass es eine riesige PR-Krise war). Es war der Beweis daf\u00fcr, dass all diese Reddit Posts und Tweets zu einem \u201egro\u00dfen Ganzen\u201c kumuliert wurden.<\/p>\n Der \u201eMario\u2019s Nipples\u201c-Post war zeitgem\u00e4\u00df und frisch und am\u00fcsant und unerwartet und ich denke, dieser Mix war der Grund f\u00fcr seinen Erfolg. Tats\u00e4chlich brachte uns der Post in 48 Stunden um die 200.000 Unique Page Views auf die Brandwatch Seite ein \u2013 ein neuer Rekord.<\/p>\n Mein Punkt ist, dass glaubw\u00fcrdige Ergebnisse dazu genutzt werden k\u00f6nnen, um andere Recherchen und Meinungen zu st\u00fctzen aber die \u00fcberraschenden Erkenntnisse zeigt den wahren Wert von Social Media-Daten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wenn ich Leuten von meinem Job der Social Media-Datenanalye erz\u00e4hle, dann zeigen die wenigsten Begeisterung. 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\nDas Gleichgewicht ist wichtig<\/h2>\n
\nWie ich sowohl glaubw\u00fcrdige und … Insights pr\u00e4sentiere<\/h2>\n
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