Es gibt ja zwei spannende Aspekte von Social Media, die sich lange Zeit der Erfassung entzogen haben. Zum einen wäre da die Sprachzuordnung der einzelnen Fundstelle – etwas, das heute recht zuverlässig schon bei den einzelnen Plattformen oder spätestens durch das verwendete Tool zum Social Media Monitoring identifiziert wird. Weitaus spannender ist da der Punkt der Geolokalisierung, d.h. wo ist die „Mention“ auf der Weltkugel zu verorten? Erfreulicherweise sind auch hier erste Lösungsansätze erkennbar…
So ist es z.B. mit Brandwatch möglich, Accounts & Treffer bis hin zum einzelnen Ort zu verordnen – natürlich nur, sofern brauchbare Geodaten übermittelt werden, z.B. bei der Nutzung von Twitter, wo einerseits einem Tweet Geodaten angehängt oder aber über die Biografie im Profil Orte identifiziert werden können. Generell ist der Anteil von Geodaten aber noch überschaubar, denn viele Nutzer kennen diese Option nicht oder aber haben sich bewusst entschieden, diese Daten nicht zu übertragen.
Spannend wird es im Fall größerer „Events“, bei denen eine sehr große Zahl von Erwähnungen zustande kommt und diese oft genug auch regionale Bezüge bzw. Nennungen beinhalten. So habe ich noch in meiner Zeit bei Brandwatch eine entsprechende Auswertung über das Hochwasser im Sommer 2013 gemacht, bei denen an der Menge der Erwähnungen schon gut erkennbar war, durch welche Bundesländer die Flutwelle gerade besonders heftig schwappte (mehr Infos und entsprechende Grafiken im Brandwatch-Blog).
Am vergangenen Wochenende habe ich am Wahldatenhelfer-Hackathon hier in Köln teilgenommen. Dabei war das Ziel schnell identifiziert: Die Entwicklung eines Dataviz (also einer Datenvisualisierung) rund um die Tweets zur Bundestagswahl, genauer gesagt: Am Wahltag die Tweets aus den einzelnen Bundesländern zu identifizieren und zu visualisieren (basierend auf den Daten, die Brandwatch freundlicherweise zur Verfügung gestellt hat – Danke!). Hierbei haben Katja (Danke auch Dir für die Unterstützung!) und ich zunächst die Tweets identifiziert, die bereits Geodaten enthielten und haben dann die jeweiligen Großstädte des Bundeslandes mit in die einzelnen Suchabfragen integriert (warum das meines Erachtens hilfreich ist, habe ich in meinem anderen Blog unter „Stadt, Land, No Twitter?“ aufgeschrieben). Und die Zahlen konnten sich durchaus sehen lassen – weit mehr als ein Drittel der Tweets konnten verortet werden.
Das Dataviz konnte vor allem aus Zeitgründen am Wahltag nicht mehr fertiggestellt werden, aber das ist für die nächsten Tage geplant – ein Blick auf die Ergebnisse der anderen Teilnehmer lohnt übrigens auch schon jetzt (und noch mehr spannende Projekte unter wahldaten.hackdash.org). Unsere (Vor-)Arbeiten habe ich übrigens zwischenzeitlich in einer Präsentation für den Stammtisch „Data-Driven-Journalism in NRW“ zusammengefasst und vorgestellt:
Soviel also zu diesem Lösungsansatz – Ergänzungen zum Vorgehen oder zu anderen Tools, die ebenfalls Geodaten verarbeiten können, gerne unten in die Kommentare packen 😉
Bildquelle: NASA
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