Konferenz-Tweets:

Ansätze zur Analyse wissenschaftlicher

Kommunikation bei Twitter

Dr. Katrin Weller, M.A.

Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz

09. Mai 2011

Fragestellung 1

Wie kann wissenschaftliche

Kommunikation bei Twitter

vermessen werden?

Fragestellung 2

Wie twittern

Wissenschaftler während

Fach-Konferenzen?

Microblogging mit Twitter

Max. 140

Zeichen Follower

Hash-tags #

Retweets (RT)

direct messag

e

@-messages

Retweet (RT)

@-message

Hashtag

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien

Wissensmanagement & Unternehmenskommunikation

Naturereignisse & Katastrophen

Wahlen & Politik Werbung & Marketing

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien

Wahlen & Politik

Kanada #iranElection #EkitiElection NRW-Wahl #egypt

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien

Naturereignisse & Katastrophen

#qldfloods red river Oklahoma grass fire

#SoCal Japan

Microblogging in der Wissenschaft?

Wissenschaft & Lehre

Microblogging in der Wissenschaft?

Wie lassen sich wissenschaftliche Tweets erkennen?

Inhaltsbezogen

• Was sind wissenschaftliche Inhalte bei Twitter?

• Automatische Identifikation nicht möglich.

Personenbezogen

• Was ist ein Wissenschaftler?

• Wie findet man diese bei Twitter?

Formatbezogen

• Identifikation über Hashtags.

• Verlust muss in Kauf genommen werden.

Forschungsstand

• Untersuchungen zu Twitter in der Wissenschaft sind

i.d.R. auf Hashtags aufgebaut, insbesondere eignen

sich Konferenzhashtags.

Foto:

http://www.zephoria.org/thoughts/archives/2009/11/24/spectacle_at_we.html

TweetDeck

Twitter-Nutzung bei Konferenzen

Es beteiligen sich Konferenzteilnehmer und Externe an Konferenz-Hashtag-Diskussionen.

Getwittert wird vor, während und nach der Konferenz.

Kostenloses W-Lan und offizielle Konferenz-Hashtags sind nicht immer verfügbar.

Vorgehensweise: Konferenz-Tweets auswerten

• Auswahl der Konferenzen

• Sammlung der Tweets anhand von Konferenzhashtags (über www.twapperkeeper.com)

Datensammlung

• z.B.

• Zeitverläufe

• Aktive Nutzer

• Nutzer-Netze

Automatische Auswertung

• Beurteilung von Tweet-Arten

• Kernfrage: beziehen sich Tweets auf fachliche Inhalte der Konferenz?

• Verweise auf externe Web-Inhalte

Manuelle Auswertung

Auswahl der Konferenzen

Konferenz World Wide

Web

Conference

Dublin Core

and

Metadata

Conference

Modern

Language

Association

Tagung d.

Institute for

Enabling Geo-

spatial

Scholarship

Hashtag #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst

Ort Raleigh,

NC, USA

Seoul,

Südkorea

Philadelphia,

PA, USA

Charlottesville,

VA, USA

Konferenz-

daten

26.-

30.04.2010

12. -

16.10.2009

27. -

30.12.2009

25. -

27.05.2010

Fachbereich Informatik Informatik (Digital)

Humanities

Digital

Humanities

Teilnehmer >1.000 < 500 > 1.000 < 500

Untersuchungs-

zeitraum

13.04.-

14.05.2010

12.10.-

23.10.2009

15.12.2009-

14.01.2010

11.05.-

09.06.2010

Basisdaten der Konferenzen

Konferenz #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst

Tweet-Anzahl 3.358 146 1.929 1.673

Anzahl der

Twitterer

903 27 369 99

Ø Tweets pro

Twitterer

3,72 5,41 5,23 16,90

Anzahl/Anteil RTs* 33,38%

1121/3.358

25,34%

37/146

21,41%

413/1.929

8,31%

139/1.673

Ø RTs* pro

Twitterer

1,24 1,37 1,12 1,40

Anteil/Anzahl

@-Nachrichten

7,47%

251/3.358

5,48%

8/146

13,37%

258/1.929

24,33%

407/1.673

Ø @-Nachrichten

pro Twitterer

0,28 0,30 0,70 4,11

* Automatisch erkannte RTs.

Automatische Auswertungen

Beispiel für einen Zeitverlauf: #mla09

Zeitachse: Messung in Stunden

An

za

hl d

er T

we

ets

pro

Stu

nd

e

Graphik von Cornelius Puschmann

Beispiel für ein Personennetzwerk basierend

auf RTs: #mla09

Graphik von Cornelius Puschmann

Beispiel für Retweet-Netze im Zeitverlauf

Daten für die Digital Humanities Conference 2010 (7-10 July 2010), Quelle: Puschmann, C., Weller, K., & Dröge, E. (2011). Studying

Twitter conversations as (dynamic) graphs: visualization and structural comparison. Presented at General Online Research, 14-16 March 2011, Düsseldorf, Germany. Retrieved from http://ynada.com/posters/gor11.pdf.

Beispiel für Personeninformationen: #www2010

Aktivität einzelner Personen: Tweetanzahl (#www2010)

@boraz als „Liveticker“

• Bekam dadurch insgesamt viele Retweets, obwohl jeder einzelne Tweet nicht so häufig weiterverbreitet wurde.

• Hat am meisten getwittert.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Bo

raZ

futu

rew

eb

20

10

fab

ien

_g

and

on

olg

ag

tom

myh

sm

allj

on

es

apis

anty

LaT

err

ible

Liz

ww

w2

01

0 +

WW

W2

010

UN

Cp

ub

lich

ealth

ka

ren

ch

urc

h

neu

ma

rcx

jua

nseq

ued

a

wayn

esutt

on

ma

mun

d

gae

dke

ke

gill

rtro

ncy

ke

vin

ma

rks

alis

oha

ni

lysan

der0

7

hasta

c (

HA

ST

AC

? 1

6)

mu

nm

un

10

the

Ra

b

fra

nkolk

en

mstr

oh

m

xe

eliz

Ya

ho

oLa

bs

JA

NN

AQ

ed8

0

Ima

gin

eIn

tern

et

jah

end

ler

se

core

se

arc

h

ste

ve

da

ve

_l

aam

on

nz

aspyke

r

azaro

th4

2

stu

wrig

ley

tad

ejta

dej

w3cb

rasil

cla

uw

a

josh

sh

kri

sztian

balo

g

ma

ttro

wesh

ow

ale

boz

nitya

Rob

Ve

sse

tam

ing

data

tksa

ka

ki

jun

szh

ao

ruby

Je

niT

Loca

lTe

chW

ire

ma

ntr

uc

va

gn

erd

iniz

An

zah

l Tw

eets

Beispiel für Personeninformationen: #mla09

Aktivität einzelner Personen: Tweetanzahl (#mla09)

Trotz Abwesenheit: Croxall als drittaktivster Twitterer

0

20

40

60

80

100

120

140

160

sa

mp

lere

alit

y

mla

co

nven

tio

n

bri

an

cro

xa

ll

kfitz

ML

Ad

eco

nven

tio

n

trip

roft

ri

am

an

da

fre

nch

jcm

elo

ni

no

wvis

kie

aca

de

mic

da

ve

New

Fa

cM

ajo

rity

Je

nH

ow

ard

rya

nco

rde

ll

am

an

da

lica

str

o

wpw

en

d4

2

am

nd

w2

ge

org

eo

nlin

e

ee

tem

ple

ton

mkir

sch

en

ba

um

sp

ike

nlil

li

an

ne

cm

cca

rth

y

eri

cg

and

ers

on

warn

ick

alo

ge

ma

nn

de

rekb

ruff

ch

risty

de

na

EM

iC_

pro

ject

pro

fsyn

kw

isso

ke

r

lizlo

sh

min

i_m

ia

mkg

old

An

zah

l Tw

eets

Personeninformationen: Beispiel #mla09

Aktivität einzelner Personen: @-Nachrichten (#mla09)

Beispiel: Brian Croxalls Abwesenheit

• Croxall konnte nicht an der Konferenz teilnehmen.

• Verfasste dazu einen Kommentar, der für viel Resonanz auf Twitter sorgte.

05

10152025303540

An

zah

l @

-Nach

rich

ten

@-Nachrichten gesendet @-Nachrichten empfangen

Manuelle Auswertung

Manuelle Auswertung: Tweets

Kategorisierungsschema für Tweet-Inhalte

1. Ebene: Inhalt

1.1 Bezug auf fachliche Themen der Konferenz [YES]

1.2 Kein Bezug auf fachliche Themen der Konferenz [NO]

1.3 Nicht definierbar [NA]

2. Ebene: Zweck

2.1 Kommunikation, Kontakt zu anderen [COM]

2.2 Konferenzbezogene Tweets [CONF]

2.3 Selbstbezogene Tweets [ME]

2.4 Retweets [RT] (nicht weiter kategorisiert)

2.5 Externe Links [URL]

2.6 Nicht definierbar [NA]

Kategorisierungsbeispiele (1. Ebene)

“#www2010 by Danah Boyd on "Privacy and

Publicity in the Context of Big Data",

http://www.danah.org/

papers/talks/2010/WWW2010.html”

“Anyone form UNC North Carolina here

today? what about lunch together tomorrow at

Convetion Center? (Alumni MA1994, Poli

Scie) #www2010”

“Good luck to all the TW people at #www2010

and #websci2010”

Kategorisierungsbeispiele (2. Ebene)

“the 'official' tag for Dublin Core conference in

Seoul is now #dcmi2009”

“managed to change my flights. let's hope the

cloud doesn't stand in the way now... #www2010

#w4a #ashtag”

“Very good summary! RT @pgroth: blog post up:

two themes from #www2010 -

http://wp.me/pm8cF-3c”

Erste Ergebnisse

308

953

1.002

938 105

155

0

500

1000

1500

2000

2500

#mla09 #www2010

An

teil

an

de

n K

on

fere

nz

-Tw

ee

ts

(oh

ne

RT

s)

Beziehen sich die Tweets auf fachliche Inhalte der

Konferenz? (ohne RTs)

keine Angabe Nein Ja

Erste Ergebnisse

0

50

100

150

200

250

300

350

400

An

za

hl

de

r T

we

ets

(#

mla

09

)

Welche Arten von Tweets beziehen sich auf fachliche Inhalte der Konferenz? (#mla09)

Fachlicher Bezug nicht beurteilbar

Kein fachlicher Bezug vorhanden

Fachlicher Bezug vorhanden

(ohne r

ein

e R

Ts,

ohne f

rem

dsp

rachlic

he T

weets

)

Erste Ergebnisse

0

100

200

300

400

500

600

700

An

za

hl

de

r T

we

ets

(#

ww

w2

01

0)

Welche Arten von Tweets beziehen sich auf fachliche Inhalte der Konferenz? (#www2010)

Fachlicher Bezug nicht beurteilbar

Kein fachlicher Bezug vorhanden

Fachlicher Bezug vorhanden

(ohne r

ein

e R

Ts,

ohne f

rem

dsp

rachlic

he T

weets

)

Erste Ergebnisse

53,8

30,9

21 17,8

5

27

15,5

31 27,3

15,4

0

10

20

30

40

50

60

CONF URL COM ME NA

An

teil

an

den

Tw

eets

ein

er

Ko

nfe

ren

z

(oh

ne R

etw

eets

) in

%

Welchem Anteil der gesamten Tweets einer Konferenz wurden

die folgenden Kategorien zugewiesen? (Vergabe von mehreren Kategorien pro Tweet möglich)

#www2010

#mla09

%

%

%

% %

%

%

%

101

10

98

38

2

%

%

63

0

22

0

42

8

43

9

36

4

38

6

21

8

Zitationsanalyse bei Twitter

Zitationen und Referenzen

• Dokument A zitiert Dokument B = es enthält eine Referenz auf B..

• Es fließen Informationen von B nach A.

• Dokument B erhält eine Zitation und damit Reputation.

Zitierendes

Dokument A Zitiertes

Dokument B Reputation

Information Referenz: siehe M.

Muster. In: Dokument

B., S. 55.

Deshalb sage ich:

alles wird gut!

Zitat: „[…] alles wird

gut!“

Zitationen und Referenzen in Twitter?

URLs im Tweet

• Referenzen nach außen („external citations“)

• Worauf wird verwiesen?

Retweets

• Zitationen – Referenzen („internal citations“)

• Fehlende Standardisierung

@-mentions

• „Just read an interesting paper by @sampleuser”

• Schwer zu identifizieren

URLs im Tweet

#www2010 #mla09

Number (and %) of tweets

including at least one URL

1,338 (39.85%)

525 (27.22%)

Number of total URLs 1,460 551

Number of unique URLs 574 199

Verschiedene Zählweisen sind möglich

Häufigkeiten von URLs: #www2010

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

1

31

61

91

12

1

15

1

18

1

21

1

24

1

27

1

30

1

33

1

36

1

39

1

42

1

45

1

48

1

51

1

54

1

Fre

qu

en

cy o

f U

RL

on

ra

nk

n

URL on rank n (ranked by frequency)

Distribution of URLs from #www2010

#www2010

Häufigkeiten von URLs: #mla09

0

5

10

15

20

25

30

1 9

17

25

33

41

49

57

65

73

81

89

97

10

5

11

3

12

1

12

9

13

7

14

5

15

3

16

1

16

9

17

7

18

5

Fre

qu

en

cy o

f U

RL

on

ra

nk

n

URL on rank n (ranked by frequency)

Distribution of URLs from #mla09

#mla09

URL Kategorisierung

Blog Conference Error Media

Press Project Publication Slides

Twitter Other

Häufige URLs mit Kategorien: #www2010

URL Frequency Category

http://blog.marcua.net/post/566480920/twitter-papers-at-

the-www-2010-conference

41 Blog

http://www.danah.org/papers/talks/2010/WWW2010.html 35 Publication

http://kmi.tugraz.at/staff/markus/www2010/www2010_roo

mstream.html

29 Twitter

http://xquery.pbworks.com/rtp-meetup 22 Error

http://www.elon.edu/e-

web/predictions/futureweb2010/carl_mala

mud_www_keynote.xhtml

22 Conference

http://www.elon.edu/e-

web/predictions/futureweb2010/default .xhtml

18 Conference

http://futureweb2010.wordpress.com/schedule/ 16 Conference

http://www.slideshare.net/haewoon/what-is-twitter-a-

social-network-or-a-news-media-3922095

13 Slides

http://events.linkeddata.org/ldow2010/ 12 Conference

http://opengraphprotocol.org/ 12 Project

http://www.websci10.org/program.html 12 Conference

Häufige URLs mit Kategorien: #mla09

URL Frequency Category

http://amandafrench.net/2009/12/30/make-10-louder/ 27 Blog

http://www.briancroxall.net/2009/12/28/the-absent-presence-

todays-faculty/

23 Blog

http://nowviskie.org/2009/monopolies-of-invention/ 22 Blog

http://chronicle.com/article/missing-in-action-at/63276/ 20 Error

http://www.profhacker.com/?p=4448 18 Press

http://www.samplereality.com/2009/11/15/digital-humanities-

sessions-at-the-2009-mla/

18 Blog

http://chronicle.com/blogpost/the-mlathe-digital/19468/ 16 Press

http://www.profhacker.com/2010/01/09/academics-and-

social-media-mla09-and-twitter/

15 Press

http://academhack.outsidethetext.com/home/2010/the-mla-

briancroxall-and-the-non-rise-of-the-digital-humanities/

15 Blog

http://www.samplereality.com/2010/01/02/the-mla-in-tweets/ 15 Blog

Analyse der URL Kategorien: #mla09 und #www2010

Blog; 229

Conference; 23

Error; 69

Media; 34

Press; 123

Project; 11

Publication; 4

Slides; 0

Twitter; 22 Other; 36

Categories of URLs from #mla09 (counting all URLs, n=551)

Blog; 54

Conference; 16

Error; 28

Media; 25

Press; 34 Project; 5

Publication; 3

Slides; 0

Twitter; 14 Other; 20

Categories of URLs from #mla09 (counting unique URLs only, n=199)

Blog; 68

Conference; 37

Error; 92

Media; 71

Press; 33 Project; 51

Publication; 52

Slides; 45

Twitter; 31

Other; 94

Categories of URLs from #www2010 (counting unique URLs only, n=574)

Blog; 222

Conference; 206

Error; 201

Media; 137 Press; 92

Project; 116

Publication; 135

Slides; 106

Twitter; 76

Other; 169

Categories of URLs from #www2010 (counting all URLs, n=1460)

Retweets

#www2010 #mla09

Automatically detected RTs: Number and

percentage of RTs in entire conference

dataset

1,121 (33.38% of

3,358)

414 (21.46% of

1,929)

∅ RTs per twitterer (automatically detected

RTs, entire conference dataset)

1.24 1.12

Retweets including at least one URL 530 207

Manually detected RTs: Number and

percentage of RTs in entire conference

dataset

1,318 (39.25% of

3,358)

514 (26.65% of

1,929)

Manually detected RTs: Number and

percentage of retweets in subdataset of

tweets during actual conference days

828 (34.13% of

2,426)

269 (30.6% of 1,206)

Verschiedene Zählweisen

Probleme bei der Auswertung

RT@kwelle RT @rene_kaiser RT @MartineDurrant:

How 20 popular websites looked when they launched -

Telegraph http://tinyurl.com/mray5q

Verschachtelte Retweets („encapsulated retweets“)

Format RT@user ist nicht die einzige Möglichkeit:

• via@user

• Nur Text ohne Verfasser

Retweets nach Personen

#www2010

RTs given

#www2010

RTs received

#mla09

RTs given

#mla09

RTs received

laterribleliz (46) boraz (85) newfacmajority (25) samplereality (49)

uncpublichealth (42) apisanty (61) ryancordell (20) briancroxall (35)

olgag (30) futureweb2010 (51) jcmeloni (13) nowviskie (33)

Top 3 der viel-zitierten und viel-zitierenden Twitterer

Retweet-Verteilung: #www2010

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1 51 101 151 201 251 301 351 401 451 501 551

nu

mb

er

of

RT

s r

ec

ieve

d f

or

or

giv

en

by

pe

rso

n o

n r

an

k n

person on rank n

Distribution of given and received retweets for #www2010

RTs received

RTs given

Retweet-Verteilung: #mla09

0

10

20

30

40

50

60

1 21 41 61 81 101 121 141 161 181

nu

mb

er

of

RT

s r

ec

ieve

d f

or

or

giv

en

by

pe

rso

n o

n r

an

k n

person on rank n

Distribution of given and received retweets for #mla09

RTs received

RTs given

Viel-zitierte Tweets: #www2010

Tweet text and ID From User RTs

a delegação brasileira presente na #www2010 acaba de

receber a notícia: a cidade do Rio de Janeiro sediará a

Conferência #WWW2013 (ID: 13206448810)

w3cbrasil 24

twitter roomstreams for every conference room at #www2010

can be found at http://bit.ly/bRfE69 #302C (ID: 12881760468)

mstrohm 16

Summary of Twitter papers presented at #www2010

http://is.gd/bRqBF (ID: 13268676873)

alisohani 11

Viel-zitierte Tweets: #mla09

Tweet text and ID From User RTs

Hey, guys, I've blogged about "the

amplification of scholarly communication":

Twitter, #MLA09, @briancroxall, & such:

http://bit.ly/7SRgqZ (ID: 7221520139)

amandafrench 18

New at ProfHacker: “Academics and Social

Media: #mla09 and Twitter,” by

@GeorgeOnline (and a bunch of you):

http://wp.me/pAGUw-19K (ID: 7566711357)

profhacker 17

"Monopolies of Invention:" text of my #MLA09

talk on labor & IP issues in humanities

collaboration: http://is.gd/5Gckz (ID:

7185970970)

nowviskie 16

URL No. 1

URL No. 5

URL No. 3

Fazit

Erste Erkenntnisse zum Twitter-Verhalten auf wissenschaftlichen

Konferenzen.

• Twitter dient nicht ausschließlich (und nicht vorwiegend) zur Fach-

Diskussion.

• Unterschiedliche Verhaltensmuster bei verschiedenen Konferenzen.

• Meist hohe Anteile an RTs und Verweise auf URLs.

Verfeinerung und Ausweitung der Analysemethoden ist notwendig.

Vergleiche mit Twitterdaten aus anderen Anwendungsbereichen

geplant.

Diskussion erwünscht!

Ausblick / Fortsetzung

Work in Progress:

• Überarbeitung des Kategorisierungsschemas

• Auswertung von Tweets für als Wissenschaftler identifizierte

Personen

Mögliche weitere Forschungsbereiche:

• Identifikation von „Nutzertypen“, Netzwerkanalyse

• Analyse weiterer Konferenzen (verschiedene Fachbereiche)

• Untersuchung zusätzlicher Hashtags pro Konferenz

• Einbeziehung von Hintergrundinformationen

Beste Grüße aus Düsseldorf!

Beste Grüße aus Düsseldorf!

Dr. Katrin Weller Abteilung für Informationswissenschaft

Institut für Sprache und Information

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Universitätsstr. 1, Geb. 23.21.04.68, 40225 Düsseldorf

E-Mail: weller@uni-duesseldorf.de

Twitter: @kwelle

Vielen Dank an die Kollegen:

@coffee001

Cornelius Puschmann

@free5pirit

Julia Verbina

@knuurps

Evelyn Dröge

@ParrPar

Parinaz Maghferat

#iwhhu #nfgwin

Literatur (Auszüge)

• Boyd, D., Golder, S., Lotan, G.: Tweet, tweet, retweet: Conversational aspects of retweeting on Twitter. In R. H.

Sprague (Ed.), Proceedings of the 43rd Conference on System Sciences (HICSS 10), Honolulu, Hawaii, USA.

Piscataway, NJ: IEEE (2010)

• Dröge, E., Maghferat, P., Puschmann, C., Verbina, J., & Weller, K. (2011). Konferenz-Tweets: Ein Ansatz zur

Analyse der Twitter-Kommunikation bei wissenschaftlichen Konferenzen. In Proceedings of ISI 2011: Internationales

Symposium der Informationswissenschaft 2011, Hildesheim, Germany.

• Ebner, M., & Reinhardt, W. (2009). Social networking in scientific conferences: Twitter as tool for strengthen a

scientific community. In U. Cress; V. Dimitrova, & M. Specht (Eds.), Learning in the Synergy of Multiple

Disciplines.4th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2009 Nice, France. Berlin:

Springer.

• Letierce, J., Passant, A., Decker, S., & Breslin, J. G. (2010). Understanding how Twitter is used to spread scientific

messages. In Proceedings of the Web Science Conference (WebSci10): Extending the Frontiers of Society On-Line,

Raleigh, NC, USA.

• Priem, J., & Costello, K. L. (2010). How and why scholars cite on Twitter. In C. Marshall; E. Toms, & A. Grove (Eds.),

Proceedings of the 73rd ASIS&T Annual Meeting on Navigating Streams in an Information Ecosystem, Pittsburgh,

PA, USA (pp. Article No. 75). New York, NY: ACM.

• Puschmann, C., Weller, K., & Dröge, E. (2011). Studying Twitter conversations as (dynamic) graphs: Visualization

and structural comparison. Poster presented at General Online Research (GOR 11), 14-16 March 2011, Düsseldorf,

Germany. Retrieved from http://ynada.com/posters/gor11.pdf.

• Ross, C., Terras, M., Warwick, C., & Welsh, A. (2011). Enabled backchannel: Conference Twitter use by digital

humanists. Journal of Documentation, 67(2), 214–237.

• Weller, K., Dröge, E., & Puschmann, C. (2011, to appear). Citation Analysis in Twitter. Approaches for Defining and

Measuring Information Flows within Tweets during Scientific Conferences. In Proceedings of the Making Sense of

Microposts Workshop (#MSM2011) at the Extended Semantic Web Conference (ESWC 2011), Crete, Greece.