Welcher Social-Media-Genotyp sind Sie?

Netzwerkforscher haben eine Methode entwickelt, mit der sich aus Verhaltensmustern bei Twitter vorhersagen lässt, wie Menschen sich online in ähnlichen Situationen verhalten.

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  • TR Online

Netzwerkforscher haben eine Methode entwickelt, mit der sich aus Verhaltensmustern bei Twitter vorhersagen lässt, wie Menschen sich online in ähnlichen Situationen verhalten.

Sozialwissenschaftler kennen das Problem: Das Verhalten einer Gruppe von Menschen lässt sich nur in beschränktem Maß vorhersagen. In vielen Fällen hilft auch das beste statistische Modell nichts. Aus diesem Grund analysieren Forscher auf der ganzen Welt auch so gerne soziale Netzwerke. Hier gibt es genügend Datenmaterial, so glauben sie, um bessere Algorithmen zu erstellen.

Eine Gruppe von Wissenschaftern um Petko Bogdanov von der University of California in Santa Barbara hat nun einen neuen Ansatz entwickelt, der sich an der Genetik orientiert. Sie glauben, dass jedes Mitglied eines sozialen Netzwerks über einen bestimmten, unveränderlichen Korb an Interessen verfügt, den sie Social-Media-Genotyp nennen. Dieser bestimme wiederum Verhaltensmuster auf Twitter und Co. Noch besser: Ist der Genotyp einmal ermittelt, soll er sich im eingeschränkten Rahmen als Vorhersagemodell eignen.

Die Anfangshypothese: Jeder Nutzer verfügt über ein zumeist stabiles Interesse an bestimmten Themen, was wiederum seine Verwendung sozialer Netzwerke bestimmt. Und dieser Genotyp soll sich wiederum aus den Daten ermitteln lassen, die über Social Networks verbreitet werden. In der Studie wurde dies anhand eines Datensatzes mit 467 Millionen Tweets von 42 Millionen Nutzern untersucht. Neben diesem aus dem Jahr 2009 stammenden Paket wurden außerdem 14,5 Millionen Tweets von 9000 Usern aus 2012 erfasst.

Im Rahmen der Analyse wurden die Hashtags – jene Themenmarkierungen, die Twitter-User nutzen und die mit "#" beginnen – in fünf Gebiete unterteilt: Sport, Geschäftsleben, Promis, Politik sowie Wissenschaft und Technik. "Unsere Hypothese ist, dass einzelne Nutzer ein konsistentes Verhalten zeigen, was das Erlernen und Nutzen von Hashtags in einem bekannten Themengebiet anbetrifft." Das sei ein stabiler Genotyp, so Bogdanov. Die Analyse der beiden Twitter-Datenhaufen bestätigte das auch: Es gab tatsächlich ein stabiles Muster der Hashtag-Anwendung in den ausgewählten Themenbereichen.

Das Team untersuchte dann Unterstrukturen innerhalb von Twitter, durch die Hashtags zu bestimmten Themen fließen. Diese Strukturen nennen die Forscher "Topical Influence Backbones" (TIB), eine Art Rückgrat der Twitter-Konversationen, das sich durch Themen speist. Das TIB geht über das übliche Follower-Netzwerk hinaus.

Mit Hilfe des Social-Media-Genotyps und der Beziehung eines Nutzers zum TIB kann man nun eine wahrscheinliche Reaktion auf ein Hashtag vorhersagen – egal, um welches Thema es sich handelt. Wichtig dabei ist nur, dass es sich um eine Person handelt, der ein Nutzer bereits folgt.

Anhand der beiden Datenpakete ließ sich dies auch nachweisen, sagt Bogdanov. Allerdings ist die Mustererkennung in historischen Informationen eine Sache – das tatsächliche Vorhersagen neuen Verhaltens eine andere. Der Forscher und sein Team wollen deshalb nun mit Echtzeitdaten arbeiten, um zu zeigen, dass sich das Verhalten von Morgen mit heutigen Daten vorhersagen lässt. ()