Aus der Kategorie „Was sich aus Social Media nicht alles ‚vorhersagen‘ lässt“ stell‘ ich heute eine Studie vor, bei der Schäden, die durch Naturkatastropen verursacht wurden, anhand von Twitter vorhergesagt werden sollen. Anhand der Studie lassen sich auch gut die Grenzen der Big Data Analyse von Social Media Daten aufzeigen.
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Dein Einkommen laut Twitter
Was man nicht alles aus Tweets vorhersagen kann. Wir hatten hier schon den Arbeitslosigkeit, Modetrends, und den Wunsch soziale Proteste zu erkennen bevor sie auf die Straße getragen werden. Kürzlich erschien eine weitere Studie, die nun nachweist, dass sich auch das Einkommen1 anhand der Tweets eines_r Users_in schätzen lässt.
- D. Preoţiuc-Pietro, S. Volkova, V. Lampos, Y. Bachrach, und N. Aletras, „Studying User Income through Language, Behaviour and Affect in Social Media“, PLoS ONE, Bd. 10, Nr. 9, S. e0138717, Sep. 2015. [↩]
Modetrends aus Social Media „Vorhersagen“
An der Penn State University arbeitet eine Informatikprofessorin an einem System um Modetrends „vorherzusagen“. Es gibt noch keine genaue Veröffentlichung aber die Methode scheint relativ simpel: über die Analyse Sozialer Netzwerke. Google macht ähnliches bereits über die Analyse von Suchbegriffen.
Twitter ist für junge Arbeitslose
Und wieder eine Studie1 die irgendwelche Nutzungsdaten korreliert mit irgendwas anderem und damit vor allem die Notwendigkeit der eigenen Arbeit motiviert. Heise titelt „Wer morgens twittert, ist vielleicht arbeitslos„. Die Studie selbst ist etwas umfangreicher als diese eine catchy These und technisch-methodisch gar nicht unbedingt zu kritisieren. Viel mehr eignet sie sich als Beispiel für einen Trend in der Forschung in dem es vor allem um fancy Datenanalyse geht, als um die Analyse der Ergebnisse.
GCHQ will soziale Proteste voraussagen
Verschiedene Medien berichten, auf Basis von Präsentationsfolien aus dem Snowden-Fundus, dass der britische Geheimdienst GCHQ Ereignisse, vor allem soziale Proteste, anhand von Statistiken über Websiteaufrufe, Likes und Youtube-Views vorher zu sagen versucht.