{"id":6196,"date":"2016-01-30T13:36:38","date_gmt":"2016-01-30T12:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/?p=6196"},"modified":"2016-01-31T16:21:32","modified_gmt":"2016-01-31T15:21:32","slug":"ihrer-zielgruppe-gefaellt-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/blog\/ihrer-zielgruppe-gefaellt-das\/","title":{"rendered":"Ihrer Zielgruppe gef\u00e4llt das"},"content":{"rendered":"

Wenn Algorithmen Themen finden<\/h3>\n
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Bestimmt bald nur noch das Gezwitscher der Social-Media-Community die journalistische Themenwahl? Bild: Colleen Simon\/opensource.com\/Flickr<\/p><\/div>\n

Von Marie-Louise Timcke<\/p>\n

Zwischen dpa, Reuters und der Associated Press haben sich l\u00e4ngst soziale Netzwerke als beliebte Nachrichtenquellen f\u00fcr Journalisten eingeschlichen. Ob es um die Schwangerschaft eines Hollywood-Sternchens oder die aktuelle Situation in einem Kriegsgebiet geht: Kaum ein Nachrichtenmedium kann so schnell reagieren wie die Social-Network-Community. Neben Bildern, Videos und Texten liefert sie ein Stimmungsbild in Echtzeit und erm\u00f6glicht Journalisten, Kontakt mit Augenzeugen aufzunehmen. Algorithmen helfen den Medienmachern, aus der Flut an Informationen in den sozialen Netzwerken die vermeintlich wichtigsten Neuigkeiten zu Tage zu f\u00f6rdern. Doch ist das die richtige Antwort auf neue Leserbed\u00fcrfnisse und Datenstr\u00f6me oder der erste Schritt zu einem Algorithmen- und Trend-getriebenen Journalismus, der selbst keine wichtigen Themen mehr setzt?<\/p>\n

Insbesondere Twitter ist f\u00fcr viele Journalisten zum Newsstream Nummer Eins geworden, denn wer spannende Tweets am schnellsten entdeckt, hat einen Recherchevorsprung gegen\u00fcber der Konkurrenz. F\u00fcr Marco Maas<\/a>, Datenjournalist und Mitbegr\u00fcnder der Agentur OpenDataCity ist Twitter inzwischen die Haupt-Informationsquelle: \u201eIch w\u00fcrde sagen, dass an sich alle Themen, an denen ich in den vergangenen Jahren gearbeitet habe, auf diesem Weg zu uns gesp\u00fclt wurden.\u201c Um am Nachrichten-Puls aktuell und vielf\u00e4ltig informiert zu bleiben, h\u00e4lt er Twitter derzeit f\u00fcr den allerbesten Kanal. \u201eDort w\u00fcrde ich m\u00f6glichst themenbezogen den twitternden Kollegen, Firmen und NGOs folgen und davon ausgehen, dass einen die relevanten Nachrichten bei zwei- bis dreimal t\u00e4glichem Check auch erreichen.\u201c<\/p>\n

Social Media effizienter nutzen dank Software<\/strong><\/p>\n

Genau dieser von Maas vorgeschlagene Ansatz steckt hinter einer App, welche die Nutzung von Social-Media-Daten f\u00fcr Journalisten noch effizienter gestalten soll. Neil Thurman<\/a> ist Professor f\u00fcr Kommunikationswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen. Er besch\u00e4ftigt sich insbesondere mit Computerjournalismus, also damit, wie Computer bei der Recherche und Verbreitung von Informationen eingesetzt werden k\u00f6nnen. Gemeinsam mit anderen Universit\u00e4ten und Firmen hat er eine Anwendung namens SocialSensor<\/a> entwickelt.<\/p>\n

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Die Software SocialSensor beobachtet in sozialen Netzwerken die Posts besonders glaubw\u00fcrdiger Akteure. Bild: Screenshot socialsensor.eu<\/p><\/div>\n

\u201eDie Software hinter dem SocialSensor ist darauf ausgelegt, aktuelle und zuverl\u00e4ssige Trends in den sozialen Netzwerken zu finden und sie dem Nutzer in einer \u00fcbersichtlichen Form zu pr\u00e4sentieren\u201c, sagt Thurman. Damit sind allerdings nicht die Trends gemeint, die Twitter selbst als eine Rangliste der meist genutzten Hashtags, also beliebter Schlagworte, anzeigt. Die App greift nicht auf den gesamten Datenstrom von Twitter zur\u00fcck, sondern lediglich auf eine Datenbank von einigen tausend Nutzern. Sie beobachtet und sortiert deren Tweets zu Themenbl\u00f6cken, wertet H\u00e4ufigkeit und Frequenz dieser Posts aus und analysiert, wie andere User durch Likes und Retweets auf sie reagieren.<\/p>\n

Aktien-Kursliste der top Trend-Themen<\/strong><\/p>\n

Auf der Startseite des SocialSensors bekommt der Nutzer dann die top Trend-Themen, -Personen und -Organisationen angezeigt oder kann selbst nach bestimmten Schlagworten suchen. Gr\u00fcne nach oben und rote nach unten gerichtete Pfeile neben den Themenbezeichnungen zeigen wie auf einer Aktien-Kursliste die aktuelle Entwicklung an. Pfeil nach oben: Die Aufmerksamkeit f\u00fcr das Thema steigt. Pfeil nach unten: Das Interesse auf Twitter nimmt ab.<\/p>\n

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Rote und gr\u00fcne Pfeile zeigen im SocialSensor an, ob ein Thema an Aufmerksamkeit verliert oder gewinnt. Quelle: Screenshot SocialSensor<\/p><\/div>\n

Mit einem Klick wird der zeitliche Verlauf bestimmter Trends grafisch dargestellt. Durch die Verkn\u00fcpfung von Posts und Geodaten k\u00f6nnen die einzelnen Tweets zus\u00e4tzlich auf einer Landkarte angezeigt werden. \u201eZum einen hat man hier die M\u00f6glichkeit, seinen eigenen Standort zu betrachten und zu sehen, was in der unmittelbaren Umgebung passiert. Zum anderen ist diese Funktion sehr n\u00fctzlich, um die Aussagekraft eines einzelnen Tweets zu bewerten\u201c, erkl\u00e4rt Thurman. Behandelt eine Handvoll Tweets beispielsweise einen Vorfall in London, so sind die in unmittelbarer N\u00e4he zum Ort des Geschehens geposteten Informationen glaubhafter als andere.<\/p>\n

Ein Scoring-System f\u00fcr mehr Glaubw\u00fcrdigkeit<\/strong><\/p>\n

Der Guardian konnte mit einer Netzwerkanalyse zeigen<\/a>, wie schnell sich Fehlinformationen auf Twitter viral verbreiten und wie lange es dauern kann, bis sich die Wahrheit durchsetzt. Dieses Problem will der SocialSensor umgehen, indem der Algorithmus auf eine Datenbank von ausgew\u00e4hlten Autoren begrenzt wird. \u201eWir haben mit einem Scoring-System besonders glaubw\u00fcrdige Akteure nach verschiedenen Kriterien bewertet. Darunter fallen beispielsweise renommierte Journalisten, Politiker oder Hackergruppierungen wie Anonymous\u201c, erkl\u00e4rt Thurman. Der Algorithmus bewertet sowohl den Beruf, die Followeranzahl und die Tweetfrequenz des Autors als auch seinen Verbreitungs- und Einflussraum. Weil die von den Entwicklern erstellte Datenbank nur britische und US-amerikanische Akteure enth\u00e4lt, ist die Standortfunktion f\u00fcr Deutschland allerdings bislang unbrauchbar. Eine Erweiterung der Datenbank sei derzeit nicht geplant, sagt Thurman, \u201eso was w\u00e4re f\u00fcr die Zukunft aber durchaus denkbar.\u201c<\/p>\n

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Tag 2 #datenlabor15<\/a> \u2013 wir starten mit @neilthurman<\/a> und dem Social Sensor pic.twitter.com\/jBkC5jBm9t<\/a><\/p>\n

— Christina Elmer (@ChElm) October 24, 2015<\/a><\/p><\/blockquote>\n