Die Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Verwaltung des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Mathematik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Universität Bremen
Zeige Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon

Informatik-Ansicht

Social Media Analytics


Social Media Analytics
Modulnummer
Bachelor
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Mathematik und Theoretische Informatik
Modulteilbereich : (keine Angabe)
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj.
0 0 0 2 0 0 2
Kreditpunkte : 6 Turnus

i.d.R. alle 2 Semester

Formale Voraussetzungen : Keine
Inhaltliche Voraussetzungen : -
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :

Das Seminar setzt sich damit auseinander, wie Daten aus sozialen Medien gesammelt werden können und welche Mehrwerte die Daten bieten können. Dabei werden zum einen die bestehenden Potenziale aufgezeigt (bspw. für das Marketing oder die Bewältigung von Krisensituationen) als auch Risiken und Probleme besprochen (bspw. Privatheit, Datenschutz, Missbrauch). Die Studierenden lernen gängige Methoden und Instrumente kennen und reflektieren deren Einsatz kritisch.

Die Studierenden sollen am Ende des Kurses folgende Fragen beantworten können:

  • Wie können Social-Media-Daten gesammelt und kategorisiert werden?
  • Welche Methoden können angewandt werden, um diese Daten auszuwerten?
  • Wie können große (Social Media) Datenmengen zusammengefasst und visualisiert werden?
  • Wie sind derlei Analysen ethisch und juristisch zu bewerten?
  • Welche Rückschlüsse können für wen aus den Daten gezogen werden?
Inhalte :
  • Social Media Analytics und dessen Einsatz in Organisationen
  • Social Media Analytics in Krisensituationen
  • Social Media Analytics in der Politik
  • Social Bots / Algorithmische Kommunikation im Unternehmenskontext
  • Social Network Analysis
  • Sentimentanalysen
  • Social Media & Machine Learning / Artificial Intelligence
  • Social Media Datenvisualisierung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :
  • Stieglitz, S., Mirbabaie, M., Ross, B. & Neuberger, C. (2018). Social Media Analytics - Challenges in Topic Discovery, Data Collection, and Data Preparation. International Journal of Information Management, 39, 156-168.

  • Bogdan B. & Treleaven, P. (2015). Social Media Analytics: A Survey of Techniques, Tools and Platforms, AI & Society, 30(1), 89–116.

  • Lee, I. (2018). Social Media Analytics for Enterprises: Typology, Methods, and Processes, Business Horizons, 61(2), 199-210.

  • Stieglitz, S., Mirbabaie, M., Kroll, T. & Marx, J. (2019). ‘Silence’ as a Strategy during a Corporate Crisis - The Case of Volkswagen’s ‘Dieselgate’. Internet Research

  • Mirbabaie, M., Marx., J. (2019). ‘Breaking’ News: Uncovering Sense-Breaking Patterns in Social Media Crisis Communication during the 2017 Manchester Bombing. Behaviour & Information Technology (BIT)

  • Stieglitz, S., Meske, C., Ross, B., Mirbabaie, M. (2018). Going Back in Time to Predict the Future - The Complex Role of the Data Collection Period in Social Media Analytics. Information Systems Frontiers (ISF).

  • Stieglitz, S., Mirbabaie, M. & Milde, M. (2018). Social Positions and Collective Sense-making in Crisis Communication. International Journal of Human-Computer Interaction (IJHCI).

  • Mirbabaie, M., Zapatka, E. (2017). Sensemaking in Social Media Crisis Communication - A Case Study on the Brussels Bombings in 2016. Proceedings of the Twenty-Fifth European Conference on Information Systems (ECIS), Guimarães, Portugal.

  • Wasserman, S. and Faust, K. (1994), Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge University Press, available at: https://doi.org/10.1525/ae.1997.24.1.219.

Form der Prüfung : Hausarbeit oder Portfolio
Arbeitsaufwand
Präsenz 28
Vor- und Nachbereitung 70
Selbstlernstudium 56
Prüfungsvorbereitung 26
Summe 180 h
Lehrende: Prof. Dr. M. Mirbabaie Verantwortlich Prof. Dr. M. Mirbabaie
Zurück

Zeige Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon