Social Media Monitoring von Bits&Pretzels – die Auswertung

Bits&Pretzels fand nicht nur in München, als lokale Veranstaltung, statt. Sondern vor allem über den Hashtag #bitsandpretzels auch in den sozialen Netzwerken. Natürlich hier überwiegend Twitter. Mit Hilfe von Brandwatch geben wir hier eine Auswertung der aktuellen Daten, nach dem das Startup Event mit dem Oktoberfest Besuch schön langsam ausgeklungen ist.

Monitoring Datenbasis für die #bitsandpretzels Auswertung

Zu Beginn einige Angaben zur Datenbasis, damit nachvollziehbar ist, was wir ausgewertet haben.

Wie bereits einleitend gesagt, verwenden wir das Social Media Monitoring Tool Brandwatch. Darin kann man über eine Query Abfrage nach bestimmten Kriterien suchen lassen. Ich habe den Hashtag #bitsandpretzels, sowie Nennungen des Accounts @bitsandpretzels gewählt. Es gab zum Teil noch andere Hashtags, die aber nur sehr geringes Volumen erreichten und deshalb nicht in Betracht gezogen wurden.

In Brandwatch setzt man dafür folgende Operatoren ein:

hashtags:(bitsandpretzels)
OR at_mentions:(bitsandpretzels)

Um die Ergebnisse zu visualisieren legt man ein Default Dashboard an und wählt als dessen Datenquelle die entsprechende Qery Abfrage. Als Betrachtungszeitraum habe ich die letzten 30 Tage gewählt. In der Regel beginnt der Buzz zu einem Event bereits einige Tage zuvor, was wir gleich im nächsten Punkt sehen werden.

Interessiert haben uns dann folgende Punkte: Zusammenfassung der Query Abfrage. Twitter Auswertung, Authors – also wer waren die Top Twitterer, Topics – über welche Themen wurde gesprochen, sowie demografische Angaben zu den Nutzern – soweit diese ausgewertet werden konnten. Die Ergebnisse sind im Folgenden nachzulesen.

Buzz Verlauf von #bitsandpretzels

Die nachfolgende Grafik zeigt den Verlauf der Tweets in der zeitlichen Entwicklung. Bei einem Event natürlich sehr komprimiert, während der Veranstaltung. Im Fall von Shitstorm Prävention und Entwicklung kann dies aber Aufschlüsse geben, wie sich das Thema immer wieder eskaliert hat.

#bitsandpretzels Buzz Verlauf 10 Tage

#bitsandpretzels Buzz Verlauf 10 Tage

Die wichtigsten Themen auf Twitter

Über welche Themen wurde während der Veranstaltung am meisten gesprochen? Was ist bei den Besuchern und Twitterern angekommen und wurde online diskutiert? Auskunft gibt die nachfolgende Tagcloud.

Diese kann auch tabellarisch dargestellt werden, um die Abstände und Dimensionen der einzelnen Themen besser zu erkennen.

bitsandpretzels Topics

#bitsandpretzels Topics

Die Top Tweeter

#bitsandpretzels Top Tweeter

#bitsandpretzels Top Tweeter

Welche Twitterer haben die meisten Tweets abgesetzt? Wer war am aktivsten? Dies ist für die Veranstalter, Marken und Werbetreibende ein guter Indikator für Influencer und Meinungsmacher.

Wie zu erwarten war sind unter den Top 10 vor allem Startup Branchenblogs, wie Gründercoaches, Startupbrett und die neu gelaunchte Plattform Munich Startup zu finden. Laut anderen Auswertungen fallen hierunter aber auch t3n oder Jochen Krisch, der aktiv über den E-Commerce Track berichtet hat.

Ein bisschen Sentiment und Demografie

Der Sentiment gibt Aufschlüsse über die Stimmung und das Feedback der Nutzer. Natürlich gilt es hier im Detail noch genauer zu sehen, wie die Begriffe auch sprachlich zusammen hängen.

Jedoch ist hier eine tatsächliche Bewertung recht schwierig. So wurde der nachfolgende Tweet von Brandwatch als negativer Sentiment eingeordnet:

Vermutlich wegen dem Begriff „bizarre“. Die Software konnte nicht erkennen, dass es hier für den seltsamen einer leer gefegten Oktoberfestmeile richtig ist, jedoch keinen negativen Sentiment für die Veranstaltung Bits&Pretzels bedeutet.

Gleiches gilt für diesen Tweet:

„It sucks“ bringt lediglich die Enttäuschung des Absenders zum Ausdruck und in keiner Weise eine Kritik an dem Event.

Abschließend noch demografische Angaben zu den Twitter Nutzern.

Wie setzt sich das Geschlecht zusammen?
28% der Tweets wurden von Frauen abgesetzt. 72 % dementsprechend von Männern.

Gibt es berufliche Schwerpunkte?

  • 7 % waren Software Entwickler oder aus der IT Branche
  • 10 % Journalisten
  • 15 % kommen aus dem Sales / Marketing / PR Bereich

Woher kamen die meisten Tweets? Mit 29 % kann Bits&Pretzels doch auf einen recht hohen internationalen Anteil an Tweets verweisen.

Wer sich das Ganze gerne im Video ansehen möchte, kann dies hier in unserem Screencast tun:

Noch ein Hinweis zur Datenerhebung

Weiter oben habe ich angegeben, dass der Betrachtungszeitraum für unsere Auswertung die letzten 30 Tage gewesen ist. Eine aufmerksame Twitter Nutzerin hat uns darauf hingewiesen, dass diese Angabe womöglich etwas unklar war, indem sie die Zahl ihrer Tweets mit unserem Ergebnis verglichen hat. Daraufhin haben wir auch mit Brandwatch Rücksprache gehalten, um den Sachverhalt näher zu klären.

Laut Aussage von Brandwatch ist das „Twitter-Tracking ja immer erst ab dem Anlegen der Queries zu 100% vollständig.“ Erstellt man die Queries, so wie wir das getan haben, während dem laufenden Event, könnte man bei Brandwatch einen sog. Backfill beantragen, der bis einen Monat rückwirkend kostenfrei gemacht werden kann.

Warum bekommt man nicht die historischen Daten zu 100 % rückwirkend? Weil Twitter über seine API die historischen Daten nicht zu 100 % bereit stellt, sondern dies erst ab dem Aufsetzen der Queries tut.

Da man nicht genau feststellen kann, bei einer größeren Zahl an insgesamt abgesetzten Tweets, welche nicht erfasst wurden, kann man aber wohl insofern extrapolieren, dass die Grundaussagen, was Buzz-Verlauf, Tag-Cloud, Sentiment und Demografie angeht, vom Trend her richtig sind. Unser Beitrag erhebt insofern nicht Anspruch auf absolute Vollständigkeit, sondern sollte in erster Linie ein Social Media Monitoring an einem Live Beispiel zeigen. Ein weiterer Aspekt ist, dass man, um die Angaben exakt nachvollziehen zu können, folgende Angaben festhalten müsste:

  1. Zu welcher Zeit (Tag, genaue Uhrzeit) wurden die Queries aufgesetzt?
  2. An exakt welchem Zeitpunkt (Tag, genaue Uhrzeit) wurden die Reports für die Aufstellung generiert?

Ohne Angabe von Punkt 1 führt das Ergebnis zu Verzerrungen, wenn die historischen Daten nicht zu 100 % vorhanden sind.

Ohne Angabe von Punkt 2 führt dies zu Verzerrungen, weil sich z.B. das Ranking der Top Tweeter laufend verändern kann.

Als letztes zu dem eingangs erwähnten „Betrachtungszeitraum“: Im Video habe ich beschrieben, dass man im Dashboard einen beliebigen Zeitraum wählen kann. Dieser lässt sich entweder als exaktes Datum angeben, z.B. 30.09. – 02.10. Oder aber in Zahl der „letzten Tage“, z.B. „last 3 days“. Somit sagt der Betrachtungszeitraum nichts über den Start der Queries aus und kann, wie oben geschildert einen Zeitraum mit nicht 100 % erfassten Tweets einschließen.

Abschließend komme ich also zu folgendem Ergebnis:

  • Der Peak Verlauf gibt den Buzz korrekt wieder.
  • Die Tagcloud gibt den Trend, auch wenn man verschiedene Betrachtungszeiträume verändert, während der Veranstaltung wieder.
  • Wie beschrieben, verschiebt sich das Ranking der Top Tweeter etwas, je nachdem welchen Zeitraum man hier vergleicht.
  • Auch die demografischen Angaben bleiben in ihrer Zusammensetzung relativ konstant.

Letzte Änderung: 19:37:02 – 2015-10-02

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