UN: SAS Social Media Analytics als soziales Stimmungsbarometer
Heidelberg (ots)
- United Nations Initiative Global Pulse erprobt
Hightech-Früherkennung sozialpolitischer Problementwicklungen
- Social Media Analytics vermittelt konkrete Erkenntnisse über die
Lebensrealität Betroffener vor dem Eintreten wirtschaftlicher
Krisen und unterstützt politische Entscheidungsträger bei der
PräventionSAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, hat im Auftrag der United Nations Initiative Global Pulse zwei Jahre lang offene soziale Medien in den USA und Irland mit Blick auf Arbeitsmarktthemen analysiert. Das Ergebnis: Die Diskussionen und Stimmungen im Web 2.0 gaben bereits im Vorfeld Hinweise auf einen Anstieg der Arbeitslosigkeit, der sich in den offiziellen Statistiken noch nicht widerspiegelte. Zudem lieferte die Analyse Informationen zu den konkreten Themen, die die Betroffenen bewegen. Erkenntnisse dieser Art können politische Entscheidungsträger künftig bei der Krisenprävention und -bewältigung unterstützen. Die Analyse von insgesamt rund einer halben Million öffentlicher Blogs, Foren und Websites erfolgte mit den SAS Lösungen SAS Social Media Analytics und SAS Text Miner. Global Pulse ist eine Initiative des UN-Generalsekretärs Ban Ki-moon, die Innovationen im Bereich des Datenmanagements und Real-Time Analytics für die Vereinten Nationen erschließen soll.
Mithilfe von SAS verglich Global Pulse Stimmungsindikatoren und den Umfang der Diskussionen in den sozialen Netzwerken mit offiziellen Arbeitslosenstatistiken, um eine Korrelation zu erkennen. Ein besonderes Augenmerk richtete SAS auf die Tonalität der Kommentare und die Stimmungslage in den öffentlichen virtuellen Debatten. Zusätzlich wurden Cluster zu verschiedenen Themen angelegt, darunter Wohnen, Transport und Finanzierung, um einen direkten Bezug der Web-2.0-Diskussionen zur Lebensrealität der Kommunikatoren zu schaffen.
Stornierte Urlaubsreisen sind Hinweis auf Anstieg der Arbeitslosigkeit
Die Analyse ergab, dass intensivere Diskussionen beispielsweise um Sparmaßnahmen beim Lebensmitteleinkauf oder bei der Pkw-Nutzung auf einen zukünftigen Anstieg der Arbeitslosigkeit hindeuten. Zunehmende Social-Media-Debatten über stornierte Urlaubsreisen, reduzierte Gesundheitsausgaben oder gar Zwangsräumungen liefern zudem Hinweise auf kritische soziale und wirtschaftliche Trends. Diskussionen über Wirtschafts- und Alltagsthemen mit negativer Tendenz intensivierten sich in beiden Ländern immer einige Monate vor einem offiziell konstatierten Anstieg der Arbeitslosigkeit. Damit geben Analysen dieser Art politischen Entscheidungsträgern wertvolles Material an die Hand, mit denen sie bereits im Vorfeld von Krisen effizient gegensteuern können.
Die Zusammenarbeit von SAS mit UN Global Pulse hat neue Möglichkeiten eröffnet, offizielle Statistiken zu den Auswirkungen globaler Krisen durch die Analyse der Kommunikation im Netz zu ergänzen und zu unterfüttern. Damit hat das Projekt klar belegt, dass die Echtzeit-Analyse öffentlich zugängiger Social-Media-Inhalte sehr frühzeitig wichtige Informationen für politische Entscheidungsträger liefern kann. "Unternehmen der Privatwirtschaft analysieren bereits Daten aus den sozialen Medien, um in Echtzeit wichtige Erkenntnisse zu ihren Kunden zu gewinnen", sagte UN-Generalsekretär Ban Ki-moon bei der UN Vollversammlung im November. "Viele dieser Daten sind auch höchst relevant in Bezug auf politische und wirtschaftliche Entwicklungen - deshalb müssen auch wir diese Informationen nutzen."
"Soziale Medien ergänzen heute den Kommunikationsfluss zwischen Bürgern und dem öffentlichen Sektor und werden immer wichtiger", kommentiert Wolf Lichtenstein, Vice President DACH Region, SAS. "Diskussionen, Meinungs- und Stimmungsäußerungen auf diesen Plattformen sind Indikatoren für wesentliche politische, soziale und wirtschaftliche Trends. Die Politik und der öffentliche Sektor müssen diese Informationen nutzen, um ein Feedback zu politischen Strategien und Maßnahmen zu erhalten, eine bürgernahe Politik zu gestalten und die Recherche zu sozialen Themen und Entwicklungen zu unterstützen. Dafür sind Technologien erforderlich, mit denen unstrukturierte Texte kategorisiert und enorme Datenmengen zukunftsorientiert analysiert werden können," so Lichtenstein.
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