Social Media Forschung: Analyse von Social-Media-Daten

Einleitung

Social-Media-Plattformen wie Twitter, Instagram und TikTok sind großartige Quellen für Daten, die für sozialwissenschaftliche Forscher nützlich sind. Folglich ist die Datenerhebung in den sozialen Medien eine wichtige Aufgabe für Forscher, Social-Media-Manager, Social-Media-Vermarkter und alle anderen Beteiligten, die die Dynamik der Kommunikation in den sozialen Medien verstehen wollen.

Welche Art von Forschung ist Social Media Research?

Denken Sie daran, dass ein Social-Media-Vermarkter über die neuesten Trends und die Reaktionen der Menschen auf die Popkultur auf dem Laufenden bleiben muss, um ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung wirksam zu bewerben. Durch das Sammeln von Social-Media-Daten können Forscher wertvolle Erkenntnisse über die Zielgruppe gewinnen.

In diesem Sinne sind Social-Media-Daten die Grundlage für Analysen, die darauf abzielen, das Verhalten und die Interaktion auf einer bestimmten Social-Media-Plattform zu verstehen.

Die Social-Media-Forschung, die oft als Teilbereich der digitalen Ethnografie betrachtet wird, umfasst ein breites Spektrum an Methoden und konzentriert sich in erster Linie auf das Verständnis des menschlichen Verhaltens, der Interaktionen und Trends auf verschiedenen Online-Plattformen. Diese Art der Forschung überschneidet sich oft mit mehreren Disziplinen, von Soziologie und Anthropologie bis hin zu Marketing und Informationswissenschaft.

In ihrem Kern ist die Social-Media-Forschung überwiegend explorativ. Die Forscher sind bestrebt, Muster, Stimmungen und die zugrundeliegenden Motivationen der Nutzer sozialer Medien herauszufinden. Sie beobachten unter anderem die organischen Interaktionen der Nutzer, Diskussionen in Kommentarbereichen, die Verwendung von Hashtags und das Teilen von Multimedia-Inhalten.

Auf diese Weise versuchen die Forscher, nicht nur die Inhalte selbst zu verstehen, sondern auch den soziokulturellen Kontext, in dem sie produziert und konsumiert werden.

Ansätze zur Analyse von Social-Media-Daten

Es gibt zwei Hauptansätze, die in Frage kommen:

1. Quantitativ: Hier geht es um die Analyse großer Datensätze, z. B. der Anzahl von Likes, Shares oder Retweets, um Muster und Trends zu erkennen. Mithilfe von Datenanalysetools können Forscher Einblicke in das allgemeine Nutzerengagement, die Beliebtheit bestimmter Inhalte und sogar die besten Zeiten für die Veröffentlichung von Beiträgen gewinnen, um ein maximales Engagement zu erzielen.
2. Qualitativ: Im Gegensatz zu quantitativer Forschung konzentriert sich qualitative Forschung auf den Inhalt und den Kontext von Beiträgen in sozialen Medien. Forscher können Erzählungen, die Wahl von Emojis oder den Tonfall von Kommentaren untersuchen, um die tieferen Gefühle und Emotionen zu verstehen, die Nutzer ausdrücken. Dieser Ansatz ist eher interpretativ und zielt darauf ab, das "Warum" und "Wie" des Nutzerverhaltens zu verstehen.

Unabhängig von der Herangehensweise ist die Social-Media-Forschung ein facettenreiches Gebiet, das sich verschiedener Methoden bedient, um das komplizierte Netz menschlicher Interaktionen und Verhaltensweisen auf digitalen Plattformen zu erforschen.

Ob eine Marke versucht, ihr Publikum besser zu verstehen, oder ein Soziologe versucht, die Dynamik des digitalen Zeitalters zu entschlüsseln - die Social-Media-Forschung liefert die notwendigen Werkzeuge und Erkenntnisse, um sich in der komplexen digitalen Landschaft zurechtzufinden.

Was sind qualitative Daten in sozialen Medien?

Wie qualitative Daten aussehen, kann in den verschiedenen sozialen Netzwerken unterschiedlich sein. Denken Sie an all die potenziellen Unterschiede und Zielgruppen, die in den folgenden sozialen Netzwerken existieren:

• Twitter
• Facebook
• Instagram
• YouTube
• LinkedIn

Qualitative Daten in sozialen Medien bieten ein tiefes und nuanciertes Verständnis des Verhaltens, der Emotionen und der Interaktionen der Nutzer. Im Gegensatz zu quantitativen Daten, die sich oft mit Zahlen und messbaren Mustern befassen, konzentrieren sich qualitative Daten auf den Inhalt und den Kontext des Online-Diskurses und zielen darauf ab, die Feinheiten der menschlichen Erfahrung zu erfassen.

Diese Art von Daten bietet reichhaltige Einblicke in die Feinheiten der Nutzung sozialer Medien, indem sie das Wesen der Art und Weise erfasst, wie Nutzer sich ausdrücken und mit Inhalten umgehen. Zwei wichtige Aspekte qualitativer Daten in sozialen Medien sind die Analyse von Inhalten und die Interpretation von Analysen.

Analyse von Inhalten

Die Inhaltsanalyse taucht in die Tiefe von Beiträgen, Kommentaren, Hashtags, Bildern und Videos ein. Wenn Forscher Daten aus diesen Quellen zusammenfassen, können sie Themen, Stimmungen und Erzählungen identifizieren, die aus dem Diskurs in sozialen Medien hervorgehen. Zum Beispiel:

• Beiträge und Kommentare: Die verwendete Sprache, der Tonfall und die Wortwahl können viel über die Perspektive, Gefühle und Überzeugungen eines Nutzers verraten.
• Hashtags: Diese geben Aufschluss über aktuelle Themen, Nutzerkampagnen oder gemeinsame Stimmungen großer Nutzergruppen.
• Multimediale Inhalte: Bilder, Videos und Memes können auf Symbole, Themen und zugrundeliegende Botschaften hin analysiert werden, die möglicherweise nicht explizit im Text enthalten sind.

Bewertung von Analysen

Obwohl Analysen in der Regel auf quantitative Messungen ausgerichtet sind, gibt es auch eine qualitative Dimension. Zum Beispiel:

• Engagement-Metriken: Über die Zahlen hinaus kann die Art und Qualität des Engagements (z. B. ein durchdachter Kommentar im Gegensatz zu einer einfachen Emoji-Reaktion) Aufschluss darüber geben, wie sehr sich die Nutzer mit dem Inhalt identifizieren.
• Shares und Reposts: Die Analyse der Erzählungen oder Kommentare, die Nutzer beim Teilen von Inhalten auf Social-Media-Seiten hinzufügen, kann Aufschluss über ihre Interpretationen oder Gefühle zum ursprünglichen Beitrag geben.
• Click-Through-Raten: Die Untersuchung, wohin die Nutzer gehen, nachdem sie mit dem Inhalt interagiert haben, kann Aufschluss über ihre Interessen, Verhaltensweisen und Entscheidungsprozesse geben.

Qualitative Daten in den sozialen Medien sind eine Fundgrube an Informationen, unabhängig davon, welchen Ansatz Sie wählen. Durch eine sorgfältige Analyse bieten sie einen Einblick in die menschliche Psyche und geben Aufschluss darüber, wie wir die digitale Welt um uns herum wahrnehmen, auf sie reagieren und mit ihr interagieren.

Warum analysieren wir Daten aus sozialen Medien?

Die Allgegenwärtigkeit sozialer Medien hat diese Plattformen zu Goldminen für Daten gemacht. Durch die Analyse von Social-Media-Daten können Forscher, Unternehmen und politische Entscheidungsträger wertvolle Erkenntnisse aus einem breiten Spektrum von Themen gewinnen. Hier sind einige überzeugende Gründe, die durch Beispiele aus der Praxis unterstrichen werden:

Verstehen gesellschaftlicher Trends und Bewegungen

Ein klassisches Beispiel hierfür ist der Arabische Frühling von 2010-2012. Durch die Analyse von Tweets, Facebook-Posts und anderen Online-Diskursen konnten Forscher die Ausbreitung von Meinungsverschiedenheiten verfolgen, wichtige Einflussnehmer identifizieren und die den Protesten zugrunde liegenden Missstände verstehen.

Ein Social-Media-Bericht, der diese Art von Analyse liefert, bietet einen Echtzeit-Puls der gesellschaftlichen Stimmungen und hilft den Beteiligten, die öffentliche Meinung einzuschätzen und mögliche Veränderungen vorherzusagen.

Branding und Analyse der Verbraucherstimmung

Unternehmen verlassen sich heute stark auf das Feedback in den sozialen Medien, um ihre Verbraucher zu verstehen. Ein Getränkehersteller, der ein neues Getränk auf den Markt bringt, könnte zum Beispiel die Reaktionen auf Twitter verfolgen, um die erste öffentliche Meinung zu ermitteln.

Negative Rückmeldungen zum Geschmack können zu Rezepturanpassungen führen, während positives Feedback zur Verpackung dazu führen kann, dass das Design in andere Produktlinien aufgenommen wird.

Überwachung der öffentlichen Gesundheit

Während der COVID-19-Pandemie beobachteten Gesundheitsorganisationen soziale Medien, um die öffentliche Meinung zu Impfungen, Abriegelungen und Gesundheitsmaßnahmen zu verfolgen.

Auf diese Weise konnten sie gängige Missverständnisse, Ängste und Befolgungsquoten verstehen und ihre Kommunikationsstrategien entsprechend anpassen.

Überwachung und Reaktion auf Krisen

Naturkatastrophen, politische Krisen oder öffentliche Vorfälle führen oft zu einer Flut von Aktivitäten in den sozialen Medien. Die Analyse dieser Daten kann lokalen Behörden und humanitären Organisationen helfen, betroffene Gebiete zu lokalisieren, das Ausmaß der Krise zu verstehen und Ressourcen effizient einzusetzen.

Während des Hurrikans Harvey im Jahr 2017 nutzten Notfallhelfer beispielsweise Social-Media-Daten, um gestrandete Personen anhand ihrer Posts und Standort-Tags zu lokalisieren und zu retten.

ATLAS.ti für Social Media Forschung

Qualitative Analysesoftware eignet sich hervorragend für Daten, die von digitalen Plattformen stammen. Datenorganisation und Kodierung sind integrale Bestandteile eines jeden Projekts in qualitativer Forschung, aber wir werden diesen Abschnitt nutzen, um zwei Tools zu beschreiben, die besonders nützlich für die Forschung in sozialen Medien sind.

Stimmungsanalyse

Sentiment Analysis ist ein leistungsfähiges Instrument, um die öffentliche Meinung auf breiter Ebene zu erfassen. Im Bereich der sozialen Medien, wo Millionen von Menschen täglich ihre Gefühle zum Ausdruck bringen, bietet sie eine systematische Möglichkeit, diese Emotionen zu klassifizieren und zu interpretieren. Durch die Bestimmung, ob die Stimmung eines Beitrags positiv, negativ oder neutral ist, können Forscher Veränderungen in der öffentlichen Meinung verfolgen, sei es bei einer Produkteinführung, einem politischen Ereignis oder einem gesellschaftlichen Thema.

Dieses Echtzeit-Feedback ist von unschätzbarem Wert. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Strategien anzupassen, politischen Entscheidungsträgern, auf öffentliche Bedenken einzugehen, und Forschern, die vorherrschende Stimmung eines digitalen Publikums zu verstehen. Dieses nuancierte Verständnis ist entscheidend für die Ausarbeitung reaktionsfähiger und wirksamer Strategien in verschiedenen Sektoren.

ATLAS.ti's Sentiment Analysis Tool stützt sich auf maschinelles Lernen, um Textdaten zu untersuchen und die ausgedrückte Stimmung zu ermitteln. Anstatt jeden Kommentar oder Beitrag mühsam von Hand zu prüfen, kann die Sentiment-Analyse große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten, um den Datensegmenten Stimmungscodes für die anschließende Analyse zuzuweisen.

Worthäufigkeiten

Die Inhaltsanalyse sozialer Medien konzentriert sich auf das Vorkommen von Wörtern und Phrasen, die in den Daten häufig vorkommen. Wortwolken und Wortlisten bieten eine visuelle Darstellung der Häufigkeit von Wörtern, die in einem bestimmten Datensatz verwendet werden, und heben so die am häufigsten diskutierten Themen oder Begriffe in sozialen Medien hervor.

Für Forscher vereinfachen diese Tools riesige Mengen von Textdaten und machen Muster und Trends sofort erkennbar. Im Kontext sozialer Medien, wo riesige Textmengen überwältigend sein können, destillieren Wortwolken und Listen Schlüsselthemen heraus und ermöglichen so schnellere Einblicke. Durch die Hervorhebung wiederkehrender Wörter oder Phrasen können Forscher schnell die vorherrschenden Gesprächsthemen erkennen und sicherstellen, dass sie bei ihren Analysen keine wichtigen Diskussionsbereiche übersehen.

Das Word Frequencies Tool in ATLAS.ti ist für die Erstellung solcher Visualisierungen sehr nützlich. Dieses Tool untersucht nicht nur, welche Wörter verwendet werden, sondern fasst auch Wörter nach ihren Grundformen zusammen (z.B. werden "genießen" und "genießt" als eine Einheit behandelt) und erlaubt es, Wörter nach Wortart zu filtern. Sie können die Analyse in Word Frequencies auch auf bestimmte Dokumente, Zitate oder sogar Codes einschränken, um die für Ihre Forschung wichtigsten Daten zu verarbeiten.

Alles zusammenfügen

Der Einsatz von ATLAS.ti-Tools im Tandem ist hervorragend geeignet, um aufschlussreiche Analysen für Ihren Social Media Report zu erstellen. Nach der Anwendung der Sentiment-Analyse auf eine Reihe von YouTube-Kommentaren im obigen Screenshot haben wir mit Word Frequencies nur die positiven Kommentare untersucht. Das Ergebnis ist eine Wortwolke, die die am häufigsten vorkommenden Wörter in positiven Kommentaren anzeigt, was sich wahrscheinlich von einer ähnlichen Visualisierung einer Analyse negativer oder sogar neutraler Kommentare unterscheidet. Mit ATLAS.ti lassen sich diese verschiedenen Visualisierungen schnell und einfach erstellen, so dass Sie sich auf die Analyse von Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen den verschiedenen Teilmengen der Daten konzentrieren können.