Einblicke in die Gesellschaft – Was wir von Social Media Analytics (SMA) lernen können

Professor Stefan Stieglitz von der Universität Duisburg-Essen und Karsten Kraume, CRM-Experte bei Bertelsmann, sprechen über die Bedeutung, Anwendungsmöglichkeiten und Zukunftsperspektiven von Social Media Analytics (SMA).

Herr Kraume, Fake News, Gerüchte und gefährliche Bots, die sich auf den sozialen Plattformen verbreiten, gefährden die Integrität von Unternehmen und Einzelpersonen – zumindest in der öffentlichen Wahrnehmung. Wie ernst sind solche Phänomene?

Karsten Kraume: Die Phänomene sind real und sollten deshalb ernst genommen werden – sowohl im öffentlichen, als auch im privaten Sektor. Denn Meinungsführer im Social Web können beispielsweise die Markenreputation von Unternehmen nachhaltig beeinflussen. Gleichzeitig wirken sich die Entwicklungen auch operativ aus. Denn Social Media sorgt dafür, dass der Verbraucher erheblich an Macht gewonnen hat: Sie ermöglichen es ihm, seine Meinung zu einem Produkt oder einer Dienstleistung online mit einem großen Publikum zu teilen. Dies kann sich sowohl positiv als auch negativ für eine Marke auswirken. Kunden können sich zum Beispiel positiv äußern, sodass das Unternehmen davon profitiert, wenn dieser Post online eine hohe Reichweite erzielt. Oder sie äußern sich negativ und das Unternehmen ist gezwungen Maßnahmen zu ergreifen, um die negativen Auswirkungen eines solchen Postings möglichst gering zu halten. Für beide Fälle gibt es verschiedenste Beispiele. So erreichte zum Beispiel der Song „United Breaks Guitars“ des kanadischen Musikers Dave Carroll bis heute insgesamt rund 18,5 Millionen Klicks auf Youtube (Stand Dezember 2019). In dem Lied schildert Carroll, wie während eines United-Airlines-Fluges seine Gitarre im Rahmen des Gepäck-Handlings zerstört wurde und kritisiert den Kundenservice der US-amerikanischen Fluggesellschaft. Wie auch immer sich die Kunden online äußern, Unternehmen sollten daran interessiert sein, die Unterhaltungen in den sozialen Medien zu managen.

Wie können Unternehmen den Kundenservice dafür nutzen, um mit diesen Herausforderungen umzugehen?

Karsten Kraume: Wie in anderen Bereichen des Customer Service gibt es auch hier verschiedene Möglichkeiten. Einige Marken haben entschieden, dass soziale Kanäle eine Kernkompetenz ihres Unternehmens darstellen und decken den Kundenservice über Social Media intern ab. Andere entscheiden sich dafür, die Aufgabe auszulagern und beauftragen strategische Partner mit der Social-Media-Kommunikation. Außerdem gibt es einen hybriden Ansatz, bei dem man zum Beispiel die Wertschöpfungskette betrachtet. Dieser kombiniert unter anderem Social Analytics, Social Sales und Content Moderation. Als führender BPS-Anbieter in Europa und mit einem Portfolio, das von Vocie- bis zu Non-Voice-Kanälen reicht, bieten wir von Arvato diverse Variationen an: von End-to-End-Services bis hin zu einzelnen Dienstleistungen. Unterm Strich bleibt es wichtig, eine ganzheitliche Customer Journey über alle (sozialen) Kanäle hinweg anzubieten – unabhängig davon, ob die Kundenkommunikation intern oder über einen Outsourcing-Dienstleister und von einem Menschen oder einem Bot ausgeführt wird.

Herr Stieglitz, oft führen soziale Medien zu einem Information Overload. Was genau ist Social Media Analytics und wie kann es dabei helfen, die Komplexität der durch Social Media generierten Daten zu reduzieren?

Stefan Stieglitz: Im Kern umfasst unser SMA-Ansatz vier Schritte: die Datenerfassung, -sammlung, -vorbereitung und -analyse. Dabei ist es wichtig, die Besonderheiten der Plattform, die analysiert wird, zu berücksichtigen. Wir nutzen Social Media Analytics dafür, verschiedene Nutzerrollen zu identifizieren und deren Einfluss auf die Kommunikation und Verbreitung von Inhalten im Social Web zu ermitteln. Influencer und Meinungsführer können zum Beispiel durch eine Social-Network-Analyse identifiziert werden. Indem man das Follower-Netzwerk einer solchen Person analysiert, kann die Reichweite ihrer Botschaften ermittelt werden. Eine weitere Methode, die im Rahmen von SMA zum Einsatz kommt, ist die Sentiment-Analyse. Mit ihr kann die vorherrschende Stimmung oder Meinung eines Nutzers oder einer Nutzergruppe gegenüber einer bestimmten Botschaft oder Person ermittelt werden. Weitere Entwicklungspotenziale im Bereich von Social Media Analytics ergeben sich durch Ansätze des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz.

Eines der Anwendungsgebiete für Social Media Analytics ist das Krisenmanagement. Wie kann die Forschung etwa Katastrophenschutzorganisationen dabei helfen, den Herausforderungen zu begegnen, die die Social-Media-Nutzung in Krisensituationen mit sich bringt?

Stefan Stieglitz: Social-Media-Plattformen sind heute unverzichtbare Kommunikationskanäle in Krisensituationen. Fast alle gesellschaftlichen Gruppen – von Einzelpersonen über Notfallmanagementbehörden und NGOs bis hin zu den Medien nutzen soziale Plattformen, um in solchen Situationen Informationen zu finden und auszutauschen. In den meisten Fällen nutzen Menschen Social Media, um ihre Erfahrungen oder ihr Wissen zu teilen, um Hilfe zu organisieren oder emotional zu unterstützen. Katastrophenschutzorganisationen nutzen soziale Medien, um vertrauenswürdige Informationen zur Verfügung zu stellen, Warnungen auszusprechen und mit der Öffentlichkeit in Kontakt zu treten. Die größte Herausforderung für alle Kommunikationsteilnehmer ist es, im Überangebot an Informationen den Überblick zu behalten. Es ist eine entscheidende Aufgabe herauszufinden, welche Informationen der Realität entsprechen. Die Forschung kann hierbei unterstützen, Muster zu erkennen, die in der Katastrophenkommunikation immer wieder aufkommen. Dieses Wissen kann dann den Beteiligten helfen, Informationen besser zu filtern und effektive Strategien für ihre Verbreitung sowie die Beteiligung der Nutzer an der dazugehörigen Kommunikation zu entwickeln.

Herr Kraume, Experten und Unternehmen können von der Implementierung von SMA andere Ergebnisse erwarten als ein Forscher, der eine eher theoretische Forschungsfrage verfolgt. Was können Industrie und Wissenschaft bei der Analyse von Social-Media-Daten voneinander lernen?

Karsten Kraume: Das Zusammenspiel kann für beide Seiten von Vorteil sein. Das haben wir in der Vergangenheit schon mehrfach erlebt. Zum einen bringt die Industrie relevante Anwendungsbeispiele mit und kann die praktische Relevanz der Forschung sicherstellen. Zum anderen, können neue Methoden und Algorithmen, die im akademischen Umfeld entwickelt wurden, das Lösungsangebot von Unternehmen bereichern. In der Vergangenheit haben wir uns in verschiedenen Programmen mit der Forschung zusammengetan, wie zum Beispiel bei RISE_BPM, einem von der EU geförderten Projekt, das sich mit der Entwicklung von Zukunftsperspektiven für das Business Process Management (BPM) befasst. Im Fokus stehen hier die vier Bereiche Big Data, Real Time Computing, Smart Devices und Social Media. In einem anderen Fall haben wir uns konkret soziale Medien in der Luftfahrt angesehen.

Herr Stieglitz, was sind die Ziele von RISE_SMA und wie wollen Sie diese erreichen?

Stefan Stieglitz: RISE_SMA bildet ein interdisziplinäres und internationales Netzwerk, das exzellente Wissenschaftler und Experten der Praxis zum Themenfeld Social Media Analytics zusammenbringt. Unser Ziel ist es, ihnen die Möglichkeit zu geben, ihr Wissen auszutauschen und auf diese Weise Lösungen für aktuelle Herausforderungen zu entwickeln, zum Beispiel in der politischen Kommunikation oder im Katastrophenmanagement. Wir nutzen fortgeschrittene theoretische Ansätze und Methoden, um Social-Media-Daten zu analysieren, und befassen uns vor allem mit zwei Bereichen: Auswirkungen sozialer Medien und deren Auswertung auf die Gesellschaft und die Krisenkommunikation. Es sollen jedoch nicht nur Methoden verbessert und Muster erforscht, sondern auch konkrete Lösungen entwickelt werden. Das Projekt startet im Januar 2019 und läuft über einen Zeitraum von vier Jahren.

Herr Kraume, was wird die Rolle von Arvato CRM Solutions im Projekt RISE_SMA sein?

Karten Kraume: Für uns haben Social-Media-Kanäle schon jetzt eine besondere Bedeutung. Die Nachfrage wächst sowohl im neuen digitalen Geschäft als auch im Kerngeschäft. Mensch und künstliche Intelligenz arbeiten bei uns Hand in Hand. So treiben wir digitale Innovationen weiter voran. RISE_SMA ergänzt unser Bestreben und wir werden das Forschungsvorhaben als Teil des Beirats aufmerksam verfolgen und mitgestalten.

Mit Blick auf die Zukunft: Was wird Ihrer Meinung nach die Rolle von Social Media Analytics in fünf bis zehn Jahren sein?

Karsten Kraume: Die Bedeutung der sozialen Kanäle wird im Vergleich zu heute noch weiter zugenommen haben. Automatisierung wird eine bedeutende Rolle spielen. Darum ist es so wichtig, mit RISE_SMA und anderen Initiativen aus der Wissenschaft mit einem starken Anwendungsbezug zusammenzuarbeiten – wie zum Beispiel dem Social Media Competence Center am European Research Center for Information Systems (ERCIS) oder der Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence in Europe (CLAIRE). Zusammen werden wir forschen und mitgestalten, wo es mit den sozialen Kanälen zukünftig hingeht.

Stefan Stieglitz ist Professor und Leiter der Forschungsgruppe für Professionelle Kommunikation in den elektronischen Medien / Social Media an der Universität Duisburg-Essen. Seine Arbeiten wurden in renommierten Zeitschriften wie dem Journal of Management Information System, Business & Information Systems Engineering, dem International Journal of Information Management und in MISQe veröffentlicht. In seinen Forschungen untersucht er Social Media Analytics in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Politik und Krisenkommunikation.

Karsten Kraume ist CRM-Experte bei Bertelsmann und Beiratsmitglied beim European Research Center for Information Systems (ERCIS) sowie bei Forschungsprogrammen wie Business Process Management RISE und RISE Social Media Analytics. Außerdem ist er als Geschäftsführer im Kompetenzzentrum Social Media Analytics tätig.

Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
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