Interaktive visuelle Korrelation von Ereignissen in Sozialen Medien und Nachrichten

Abstract

Im Laufe der letzten Jahre wurden soziale Netzwerke wie Twitter immer beliebter und stärker genutzt. Durch die zunehmenden Nutzerzahlen, steigt auch die Masse an verbreiteten Nachrichten. Twitter verzeichnet täglich mehr als 500 Millionen Nachrichten. Richtig aufbereitet und gefiltert, sind diese eine sehr ergiebige Quelle für Ereignisse des aktuellen Zeitgeschehens. Firmen wie ScatterBlogs bereiten diese Rohdaten so auf, dass die enthaltenen Informationen genutzt werden können. Im Twitter-Datenstrom befinden sich nicht nur relevante Informationen. Um eine Filterung der Ereignisse zu erhalten, wird die Wichtigkeit der einzelnen Ereignisse beurteilt. Diese Bewertung entscheidet, ob ein Ereignis gespeichert wird. Festzustellen, ob die errechnete Wichtigkeit plausibel erscheint, ist ein hoher manueller Aufwand. Diese Arbeit stellt ein Bewertungsmaß vor, welches die errechnete Wichtigkeit in Bezug zu der durch ein Event entstandenen Medienaufmerksamkeit stellt. Letztere wird durch die Anzahl gefundener Zeitungsartikel bestimmt. Das Bewertungsmaß wird durch eine interaktive Visualisierung in Form einer Web App vorgestellt. Weiterführend bietet die Visualisierung dem Nutzer durch eine interaktive Treemap und einer nach Themen sortierten Scatterplotmatrix die Möglichkeit, den Datensatz explorativ weiter zu analysieren. Ziel der Visualisierung ist es, Informationen zu den Events so aufzubereiten, dass Verbesserungsmöglichkeiten für die Wichtigkeitsbewertung der Events gefunden werden können. Die Beurteilung von Experten zeigt, dass der Vergleich von Medienecho und errechneter Wichtigkeit, unter bestimmten Voraussetzungen, ein beschränkt aussagekräftiges Bewertungsmaß darstellt. Das Bewertungsmaß und die Visualisierung bilden eine gut geeignete Basis für weitere Forschungen.

Over the past few years, social networks like Twitter have become more popular and used. Due to the increasing number of users, the amount of news spread also increased. Twitter records more than 500 million messages every day. Properly prepared and filtered, these are a very rich source for current events. Companies like ScatterBlogs prepare this raw data in such a way that the information it contains can be used. The Twitter data stream is not just about relevant information. In order to obtain a filtering of the events, the importance of the individual events is assessed. This assessment leads to the decision whether an event candidate is saved as an actual event. Determining whether the calculated importance appears plausible is a lot of manual effort. This thesis presents an evaluation measure that places the calculated importance in relation to the media attention generated by an event. This is determined by the number of newspaper articles found. The evaluation measure is presented as an interactive visualization, packed as a web app. In addition, the visualization offered the user the opportunity to further analyze the data set through an interactive tree map and a scatter plot matrix sorted by topic. The aim of the visualization is to prepare information about the events in such a way that opportunities for improvement can be found for calculating the importance of the events. The assessment by experts shows that the comparison of media response and the calculated importance is a limited meaningful assessment measure under certain conditions. The evaluation measure and the visualization are well suited as a basis for further research.