Ranking universities based on academic reputation and exploring potential correlations to their success on social media

Abstract

Purpose - The idea behind this research is to provide two things: A sophisticated university ranking based on academic reputation for institutions all across the globe, as well as using that ranking to collect relevant data from various Social Media platforms for each university listed. We hope to find correlations between academic reputation and success on Social Media. If we do, we can use Social Media data to improve upon established ranking systems. The ranking data could then be used to help automate the process of evaluating incoming applications from students all over the world. Methodology - We collect ranking data from four big international rankings for universities in the area of Computer Science: Times Higher Education World University Rankings, QS World University Ranking, ShanghaiRanking Academic Ranking of World Universities and Round University Rankings. The data is normalized and combined into an overall ranking. To explore potential correlations with success on Social Media, we also collect data concerning each of the universities in our ranking for Facebook, YouTube, Instagram and Twitter and calculate Spearman’s rank correlation coefficient for each platform individually. Findings - Analyzing the data, we find positive correlations between how universities rank in the established ranking systems and how well their Social Media accounts are performing. Due to the high number of institutions we look at, we find a high statistical significance as well, leading us to believe that a causal association exists. Value - The overall ranking we create ranks over 1200 universities from all over the globe. The positive correlations between academic reputation and success on Social Media suggests that we can make use of the data collected from both the traditional rankings as well as the Social Media metrics to provide assistance when it comes to evaluating universities in the future. This study also provides a Graphical User Interface to easily work with this data going forward.

Zweck - Im Zuge dieser Thesis möchten wir zwei Dinge erreichen: Ein fundiertes Ranking von Universitäten weltweit auf Basis ihres akademischen Rufes und eine statistische Analyse, um mögliche Korrelationen zwischen den traditionellen Rankings und dem Erfolg von Universitäten auf Social Media zu finden. Im Falle einer Korrelation könnten wir die gesammelten Social Media Daten zur Verbesserung unseres Rankings verwenden. Vorgehen - Wir sammeln Daten von vier großen, internationalen Rankings im bereich Informatik: Times Higher Education World University Rankings, QS World University Ranking, ShanghaiRanking Academic Ranking of World Universities und Round University Rankings. Anschließend kombinieren wir diese zu unserem eigenen Ranking. Um potenzielle Korrelationen zu finden, sammeln wir danach zu jeder Universität Social Media Daten von Facebook, YouTube, Instagram und Twitter. Speamrans Korrelationskoeffizient gibt dann Aufschluss zu den Zusammenhängen bei jeder Platform. Ergebnis - Die Analyse der Daten zeigt durchaus positive Korrelationen zwischen der Position im Ranking und dem Erfolg auf Social Media bei einem großen Teil der Universitäten. Aufgrund der hohen Anzahl an Institutionen lässt sich also mit hoher Wahrscheinlichkeit ein gewisser Zusammenhang schlussfolgern. Nutzen - Unser allgemeines Ranking umfasst über 1200 Universitäten überall auf der Welt. Die positive Korrelation zwischen akademischem Ruf und Erfolg auf Social Media lässt vermuten, dass wir uns sowohl die gesammelten Rankingdaten als auch die Social Media Kennzahlen zu Nutze machen können, um Universitäten besser bewerten zu können. Darüber hinaus bieten wir ein Graphical User Interfacte, um mit den entstandenen Tools und Daten zu arbeiten.