Meinungsanalyse in Onlinenetzwerken mittels Schwarmintelligenz
| dc.contributor.author | Kaiser, Carolin | |
| dc.contributor.author | Kröckel, Johannes | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-05T19:36:26Z | |
| dc.date.available | 2018-01-05T19:36:26Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description.abstract | Im Internet bilden sich immer mehr Onlinecommunities, in denen Mitglieder Freundschaften pflegen, Interessengruppen beitreten und miteinander diskutieren. Die Vernetzung versetzt die Communitymitglieder in die Lage, sich ohne zentrale Steuerung selbstständig durch einfache Kommunikation und Interaktion zu organisieren. Das kollektiv intelligente Verhalten führt dazu, dass Meinungen nicht mehr hauptsächlich durch Massenmedien sondern durch Netzwerkbeziehungen geprägt werden. Für Unternehmen stellt die Analyse der Meinungsbildung in Netzwerken ein mächtiges Marktforschungsinstrument dar. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, durch die Kombination von Methoden aus den Bereichen Text-Mining und Schwarmintelligenz Meinungen einzelner Communitymitglieder auf Basis ihrer Netzwerkbeziehungen zu erklären und zu prognostizieren. | |
| dc.identifier.pissn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9480 | |
| dc.publisher | Springer-Verlag | |
| dc.relation.ispartof | Informatik-Spektrum: Vol. 34, No. 4 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik-Spektrum | |
| dc.title | Meinungsanalyse in Onlinenetzwerken mittels Schwarmintelligenz | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 363 | |
| gi.citation.publisherPlace | Berlin Heidelberg | |
| gi.citation.startPage | 355 |