Die automatische Analyse von nutzergenerierten Beiträgen ermöglicht zukünftige Entwicklungen schon früh wahrzunehmen, Kundenrückmeldungen zur Produktverbesserung zu nutzen oder neue Ideen zu entdecken. Aufbauend auf der Literatur und unseren Erfahrungen haben wir eine Liste von Empfehlungen für Ihre Social-Media-Mining-Projekte erstellt.
Als wir das Projekt „Innovation Signals“ gestartet haben, wollten wir natürlich auch von Anderen lernen. Leider gab es nur sehr beschränkt Anleitungen und Tipps. Und jetzt, am Ende des Projekts, haben wir diese Lücke gefüllt: Wir haben Tipps aus der Literatur zusammengetragen, ergänzt, daraus Empfehlungen formuliert, diese wiederum diskutiert, Reihenfolgen festgelegt. Und vor kurzem haben wir unsere Liste auf einer Konferenz in Portugal vorgestellt (wir sind besonders stolz auf den Reviewer-Kommentar „Splendid Paper“) und einer breiteren wissenschaftlichen Diskussion unterzogen. Man kann das ganze also auch (in Englisch) ausführlich nachlesen.
Die Empfehlungen im Überblick
Wenn Sie Social Media Mining einsetzen wollen, um mehr über Entwicklungen, Zukunftschancen, Innovationen und neue Geschäftsideen zu erfahren, sollten Sie aus unserer Sicht folgende Empfehlungen berücksichtigen.
- Es sollte klar sein: Kein Tool erledigt die Arbeit der Forscher/innen automatisch.
- Engere Suchfelder sorgen für spannendere Ergebnisse – so unsere Erfahrung.
- Sozialwissenschaftliches Know-how bei der Analyse im Hinblick auf Innovation erscheint uns essentiell.
- In einigen Bereichen gibt es einfach nichts oder zu wenig in Social Media. Wie soll man dort etwas über Ideen von Leuten erfahren, die nicht oder wenig online sind?
- Der Prozess ist iterativ. Mit den ersten Ergebnissen in der Hand macht es immer noch mal Sinn, die Suchfelder neu zu bestimmen – enger z.B. (siehe 2).
- Bei allen Entscheidungen, welche Auswertungen (noch) erfolgen sollten gilt die Devise: Kosten/Nutzen abwägen!
- Das Social Web ist groß, aber wir machen die technisch und rechtlich unproblematischsten Erfahrungen mit webbasierten Diskussionsforen.
- Leider, es wäre so schön: Große Überraschungen sind nicht zu erwarten. Echte Fachleute haut anscheinend nichts vom Hocker.
- Forscher/innen sind immer auch Berater/innen. Consulting-Know-how ist wichtig!
- Die besten Ideen, neue Themen oder Trendanalysen aus dem Social Web sind wertlos, wenn sie nicht gelungen präsentiert werden. Gebt den Daten Bedeutung!
Fazit:
Für wen das Social Media Mining für Innovationszwecke noch Neuland ist, der sollte sich darauf einstellen, dass ganz unterschiedliche Aufgaben anstehen, um Kunden zufrieden zu stellen.
Zum vertiefenden Lesen
- Eckhoff, Robert; Markus, Mark; Lassnig, Markus & Schön, Sandra (2015). Guidelines for social media mining for innovation purposes. Experiences and recommendations from literature and practice. Proceedings of eKNOW 2015, The Seventh International Conference on Information, Process, and Knowledge Management, February 22 – 27, 2015 – Lisbon, Portugal.
