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2021 | OriginalPaper | Chapter

5. Messung und Kennzahlen

Authors : Melpomeni Alexa, Melanie Siegel

Published in: Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Unabhängig davon, welches Tool wir für das Social Listening ausgewählt haben und einsetzen, legen wir Kennzahlen fest, anhand derer wir die Erreichung der festgelegten Ziele für das Listening messen. Sie ermöglichen uns, qualitative Beobachtungen auf Basis von Online-Erwähnungen zu einer festgelegten Suchanfrage zu quantifizieren. Im Unternehmens- bzw. Organisationskontext können wir anhand von festgelegten Kennzahlen Zielvorgaben für die Kommunikation, das Marketing, den Kundenservice oder den Prozess für das Listening definieren.

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dt.: … das zugrundeliegende Gefühl, die Einstellung, die Bewertung oder die Emotion, die mit einer Meinung verbunden ist. (eigene Übersetzung).

Dazu s. auch Kap. 9 in Siegel und Alexa (2020). Dort wird Opinion Spam für die automatische Erkennung von absichtlich manipulierten Kundenbewertungen behandelt.

Diese Aufgabe wird in der Wissenschaft mit dem englischsprachigen Begriff Named Entity Recognition bezeichnet. Sie gehört zum Bereich der Informationsextraktion und wird innerhalb der Computerlinguistik erforscht, s. Grishman und Sundheim (1996)) sowie Nadeau und Sekine (2007).

Böck, M., Köbler, F., Anderl, E., & Le, L. (2017). Social-Media-Analyse – mehr als nur eine Wordcloud: HMD Best Paper Award 2016. essentials. Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19802-2.

Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. (2016). Erfolgsmessung in Social Media: Richtlinie zur Social-Media-Erfolgsmessung in Unternehmen des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. BVDW e. V. https://www.bvdw.org/fileadmin/bvdw/_membercontent/staging/news/200c941c8bb58f2010e2748db9d38720_01.pdf. Zugegriffen: 20. Apr. 2020.

Grishman, R., & Sundheim, B. (1996). Message Understanding Conference-6. In J. Tsujii (Hrsg.), Proceedings of the 16th conference on Computational linguistics – (S. 466). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.3115/992628.992709.

Liu, B. (2015). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139084789.CrossRef

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Pencarelli, T., & Mele, M. G. (2019). A systematic literature review on social media metrics. MERCATI E COMPETITIVIT, 2019/1(1), 15–38.

Plutchik, R. (2003). Emotions and life: Perspectives from psychology, biology, and evolution (1. Aufl.). American Psychological Association.

Siegel, M., & Alexa, M. (2020). Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen: Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung (1. Auf., 2020). Springer Vieweg.

Title: Messung und Kennzahlen
Authors: Melpomeni Alexa
Melanie Siegel
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Book: Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse
Print ISBN: 978-3-658-33467-3

Electronic ISBN: 978-3-658-33468-0

Copyright Year: 2021
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33468-0_5

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