Skip to main content

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

MindsetMatching® in Social Media mittels KI

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die Digitalisierung hat die Welt komplett verändert. So bestimmen soziale Netzwerke wie Facebook oder Instagram längst unseren Alltag und die Art und Weise, wie wir miteinander kommunizieren. Ebenso haben sie einen immensen Einfluss auf die Meinungsbildung. Folglich sind sie zu Kommunikationskanälen geworden, deren Bedeutung kein Unternehmen mehr ignorieren kann. Die sozialen Medien bieten ungeahnte Möglichkeiten, potenzielle und bestehende Kunden zu erreichen. Nicht ohne Grund sind die sogenannten „Influencer“ für Werbetreibende zu einer unverzichtbaren Institution geworden. Auf der Gegenseite hat die Flut an Informationen, denen man in den sozialen Netzwerken begegnet, zu einer drastischen Verminderung der Aufmerksamkeitsspanne bei den Menschen geführt. Es bedarf weit mehr als einer gewöhnlichen Werbeanzeige, um aus dem Schwall an Reizen herauszustechen und Gehör zu finden. Die größte Herausforderung besteht darin, gerade in den sozialen Medien, Glaubwürdigkeit zu erzielen und nachhaltig zu vermitteln. Um dies zu schaffen, ist ein grundlegendes Verständnis der jeweiligen Influencer und deren Publikum notwendig. Hier gelangen die etablierten Systeme der Marktforschung sowie des Social-Media-Monitorings an ihre Grenzen respektive erweisen sich als unzulänglich. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist somit kein überflüssiger Luxus, sondern eine Notwendigkeit: Unter Einsatz entsprechender Algorithmen auf Basis des Mindset-Matchings sowie des OCEAN-Modells ermöglichen sie es nicht nur, das exponentiell wachsende Datenvolumen (Posts, Clicks, Likes, Follower etc.) zu erfassen, sondern sind auch in der Lage, menschliches Verhalten und Sprache zu analysieren. Dies ist die Basis, um relevante Influencer zu finden und Prognosen über den Erfolg der Kollaboration mit ihnen zu erstellen.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Feldman, R. (2013). Techniques and applications for sentiment analysis. Communications of the ACM, 56(4), 82–89.CrossRef Feldman, R. (2013). Techniques and applications for sentiment analysis. Communications of the ACM, 56(4), 82–89.CrossRef
Zurück zum Zitat Gerlitz, J.-Y., & Schupp, J. (2005). Zur Erhebung der Big-Five-basierten Persönlickeitsmerkmale im SOEP. Berlin: DIW – Deutsches Institut für Wirtschaft. Gerlitz, J.-Y., & Schupp, J. (2005). Zur Erhebung der Big-Five-basierten Persönlickeitsmerkmale im SOEP. Berlin: DIW – Deutsches Institut für Wirtschaft.
Zurück zum Zitat Mullen, L., Benoit, K., Keyes, O., Selivanov, D., & Arnold, J. (2018). Fast, consistent tokenization of natural language text. Journal of Open Source Software, 3(23), 655.CrossRef Mullen, L., Benoit, K., Keyes, O., Selivanov, D., & Arnold, J. (2018). Fast, consistent tokenization of natural language text. Journal of Open Source Software, 3(23), 655.CrossRef
Zurück zum Zitat Sterne, J. (2011). Social Media Monitoring. Analyse und Optimierung Ihres Social Media Marketings auf Facebook, Twitter, YouTube und Co. Bonn: mitp. Sterne, J. (2011). Social Media Monitoring. Analyse und Optimierung Ihres Social Media Marketings auf Facebook, Twitter, YouTube und Co. Bonn: mitp.
Metadaten
Titel
MindsetMatching® in Social Media mittels KI
verfasst von
Herbert Höckel
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-31519-1_14