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Social Media Analytics

dc.contributor.authorStieglitz, Stefan
dc.contributor.authorDang-Xuan, Linh
dc.contributor.authorBruns, Axel
dc.contributor.authorNeuberger, Christoph
dc.date.accessioned2018-01-10T13:43:16Z
dc.date.available2018-01-10T13:43:16Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractDer vorliegende Beitrag setzt sich mit dem neu aufkommenden Forschungsgebiet „Social Media Analytics“ (SMA) auseinander. Nach Ansicht der Autoren wird dieses Feld erheblichen Einfluss auf die künftige Forschung im Bereich sozialer Medien in unterschiedlichen wissenschaftlichen Fachrichtungen ausüben. Es wird verdeutlicht, dass SMA in der interdisziplinären Wissenschaft mehrwertstiftend als Methodengerüst in der Forschung zu sozialen Medien eingesetzt werden kann. Besonders für die Wirtschaftsinformatik wird deutlich, dass SMA helfen kann, Bezugsmodelle für Entscheidungsfindungen oder Entscheidungsunterstützung zu entwickeln. Dies gilt sowohl für die Messung der Auswirkungen sozialer Medien innerhalb von Organisation als auch für die Analyse öffentlicher sozialer Netzwerke, einschließlich deren Auswirkungen auf Organisationen. SMA unterstützt zudem dabei, Architekturentwürfe für die Entwicklung neuer Anwendungen und Informationssysteme bereitzustellen, die auf sozialen Medien basieren. Im Bereich der SMA ist eine interdisziplinäre Forschungsagenda notwendig, die gleichermaßen eine verstärkte interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert und fördert. Gemeinsames interdisziplinäres Ziel muss es sein, Fortschritte bei der Entwicklung von wissenschaftlichen Methoden für die Analyse von sozialen Medien zu erreichen, die zu der Beantwortung von Forschungsfragen verschiedener Disziplinen beitragen.AbstractIn this contribution, we introduce “social media analytics” (SMA) as an emerging interdisciplinary research field that, in our view, will have a significant impact on social media-related future research from across different academic disciplines. Despite a number of challenges, we argue that SMA can provide other disciplines – including IS – with methodological foundations for research that focuses on social media. Furthermore, we believe that SMA can help IS research to develop decision-making or decision-aiding frameworks by tackling the issue of social media-related performance measurement, which has been challenging until now. Moreover, SMA can provide architectural designs and solution frameworks for new social media-based applications and information systems. Finally, we call for an interdisciplinary SMA research agenda as well as a significantly increased level of interdisciplinary research co-operation, which must aim to generate significant advancements in scientific methods for analyzing social media, as well as to answer research questions from across different disciplines.
dc.identifier.pissn1861-8936
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11941
dc.publisherSpringer
dc.relation.ispartofWirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 2
dc.relation.ispartofseriesWIRTSCHAFTSINFORMATIK
dc.subjectBig data
dc.subjectBig Data
dc.subjectFächerübergreifende Kooperation
dc.subjectForschungsagenda
dc.subjectInformation systems
dc.subjectInformationssysteme
dc.subjectInterdisciplinary co-operation
dc.subjectInterdisciplinary methods
dc.subjectInterdisziplinäre Methoden
dc.subjectResearch agenda
dc.subjectSocial media analytics
dc.subjectSocial Media Analytics
dc.subjectSoziale Medien
dc.titleSocial Media Analytics
dc.typeText/Journal Article
gi.citation.endPage109
gi.citation.startPage101

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