Echtzeiterkennung von Hypes in Sozialen Medien

• Antragsteller: Professor Dr. Oliver Hinz; Professor Dr. Thorsten Strufe
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme ; Accounting und Finance
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 263254412

Das Ziel dieses Projekts ist die Untersuchung der Entstehung und Entwicklung von Hypes. Als Hypes werden Diffusionsprozesse bezeichnet, die ohne Vorankündigung in Gang gesetzt werden und schnell ihren Höhepunkt erreichen. Das Projekt zielt also auf plötzlich entstehendes gesteigertes Interesse an einem aktuellen Ereignis oder Produkt, und auf rufschädigende Protestwellen gegen Personen, Firmen oder Institutionen ab. So soll eine frühzeitige Erkennung ermöglicht werden, als Grundvoraussetzung für einen informierten Umgang und Eingreifen durch Mediatoren. Dazu sollen die Diffusionsforschung und Trenderkennung durch eine Online-Analyse dynamischer Graphen, die strukturelle Charakteristika der Nutzer-Interaktionen in Sozialen Medien modellieren, integriert werden. Das Projekt besteht aus sechs eng verknüpften Arbeitspaketen: Zunächst werden gemeinsam Terminologie und Anforderungen an ein Anwendungssystem erarbeitet und ein erster Systementwurf gemacht. Im zweiten Arbeitspaket werden Verfahren entwickelt, um auf Basis von beobachtbaren digitalen Mustern zuverlässig auf Charaktereigenschaften handelnder Personen schließen zu können. Durch diese kontextuelle Kategorisierung können Meinungsmacher identifiziert werden. Die erarbeiteten Indikatoren dienen als Input, um die zu erhebenden Daten einzuschränken. Die zeitnahe Sammlung und Analyse von Daten in großer Menge ist eine große Herausforderung, so dass im dritten Arbeitspaket an Verfahren zu Datenerhebung und -management gearbeitet wird. Mit den verfügbaren Daten werden im fünften Arbeitspaket die Informationsdiffusionsprozesse modelliert. In engem Zusammenhang mit dem vierten Arbeitspaket werden zudem Strukturen berücksichtigt, die aus graphentheoretischen Analysen des dynamischen Systems entstehen. Auf Basis der gewonnen Erkenntnisse wird zum Projektende ein System implementiert, das Hypes zuverlässig in Echtzeit erkennt. Für die Informatik werden Beiträge zur gezielten Informationssammlung und zur Analyse dynamischer Graphen geleistet. Die Kooperation mit Experten der Diffusionsforschung erlaubt die Entwicklung neuer Metriken zur Analyse von Interaktionsstrukturen zur frühzeitigen Erkennung von Hypes. Eine Modellierung der dynamisch veränderlichen Daten als Netze führt zur Entwicklung neuer und effizienter Methoden für online-Analysen dynamischer Graphen, die als Proof-of-Concept zur Entdeckung von Hypes implementiert werden. Die wirtschaftswissenschaftliche Forschung profitiert von der Entwicklung eines Indikatorkatalogs, mit dem auf die Charaktereigenschaften von im Internet beobachteten Personen geschlossen werden kann. Dadurch wird eine große Lücke zwischen der fragebogenbasierten Forschung, zur zuverlässigen Erhebung von Charaktereigenschaften Befragter, und der Analyse von im Web in großer Menge verfügbaren Beobachtungsdaten geschlossen. Zudem erweitert das Projekt die Erkenntnisse im Bereich der Diffusionsforschung um Hypes, also Diffusionsprozesse, die schnell ihren Höhepunkt erreichen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen