Konferenz-Tweets

Konferenz-Tweets

Ein Ansatz zur Analyse von Twitter-Aktivitäten

bei wissenschaftlichen Konferenzen

Julia Verbina, Parinaz Magferath, Evelyn Dröge

Vortrag auf dem Studenten-Workshop für

informationswissenschaftliche Forschung 2010

27.11.2010

Gliederung

27.11.2010Analyse von Konferenz-Tweets2

Einleitung: Kommunikation auf Twitter

Analyse von Twitteraktivitäten

Untersuchungsbeschreibung

Untersuchungsziele

Datensammlung + Messmethoden

Manuelle Auswertungen

Untersuchungsergebnisse

Fazit und Future Work

Wie läuft die Kommunikation auf Twitter?


Zeichenbegrenzung: max. 140 Zeichen

@-Nachrichten

@-Nennungen

Retweets

Über Handy oder PCHashtags

Listen

Follower

Projekt: Analyse von Konferenz-Tweets


Im Rahmen des Master-Teamprojekts

Beteiligte aus Informations-wissenschaft und Anglistik

Forschungsumfeld

Twitter / Microblogging

Analyse von besonderenEreignissen auf Twitter

Twitter in verschiedenen Arbeits- und Forschungs-umgebungen

Twitter und die Wissen-schaft

Infometrie

Forschungsfragen und -ziele


Ziel: Finden von Analysemethoden für wissenschaftliche

Kommunikation auf Twitter

Was kann gemessen werden?

Wie weit können Tweets automatisch ausgewertet werden?

Wie können Tweets kategorisiert werden?

Welche Aussagen können dadurch über die Nutzung von

Twitter auf Konferenzen getroffen werden?

Mehrwert der Untersuchung gegenüber ähnlichen

Analysen durch intellektuelle Auswertung

Beschreibung des Datensatzes


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

Zeit 26. –

30.04.2010

12. –

16.10.2009

27. –

30.12.2009

25. –

27.05.2010

Untersuchungs-

zeitraum

13.04. –

14.05.2010

12.10. –

23.10.2009

15.12. 2009 –

14.01.2010

11.05. –

09.06.2010

Fachbereich Informatik Informatik (Digital)

Humanities

Digital

Humanities

Teilnehmer >1000 < 500 > 1000 < 500

Tweet-Anzahl 3358 146 1929 1673

Datensammlung


Insgesamt 7106 Tweets von vier Konferenzen

Gesammelt über Twapperkeeper

http://twapperkeeper.com/

Ausgewählt über Konferenzhashtag

Dadurch unvollständig

Andere Hashtags wurden kaum verwendet, daher ausreichend

http://twapperkeeper.com/

Automatische Auswertungen: Ergebnisse


Konferenz WWW 2010 DCMI 2009 MLA 2009 Geoinst 2010

Anzahl Tweets 3358 146 1929 1673

Anzahl Twitterer 903 27 369 99

∅Tweets pro

Twitterer

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

Anteil / Anzahl RTs

(autom.)

33,38%

1121/3358

25,34%

37/146

21,41%

413/1929

8,31%

139/1673

∅ RTs / Twitterer 1,24 1,37 1,12 1,40

Anteil / Anzahl @-

Nachrichten

7,47%

251/3358

5,48%

8/146

13,37%

258/1929

24,33%

407/1673

∅ @-Nachrichten/

Twitterer

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

Anteil / Anzahl

Tweets mit URL

39,67%

1132/3358

19,86%

29/146

26,70%

515/1929

14,82%

248/1673



Twitterverlauf: MLA 2009



Retweet-Visualisierung

MLA 2009

Kategorisierung der Tweet-Inhalte:

Methodenbeschreibung


Kategorisierungsschema Tweet-Inhalte

1. Ebene: Zweck

1.1 Kommunikation[COM]

1.2 Konferenzbezogene Tweets [CONF]

1.3 Selbstbezogene Tweets[ME]

1.4 Retweets[RT]

1.5 Externe Links[URL]

1.6 Nicht definierbar[NA]

2. Ebene: Inhaltsbezug

2.1 Fachlicher Inhaltsbezug zur Konferenz [YES]

2.2 Kein fachl. Inhaltsbezug zur Konferenz [NO]

2.3 Nicht definierbar[NA]


Kategorisierungsbeispiele


“ Good luck to all the TW people at #www2010 and

#websci2010 ”

COM

“ the 'official' tag for Dublin Core conference in Seoul is now

#dcmi2009 ”

CONF

“ managed to change my flights. let's hope the cloud doesn't

stand in the way now... #www2010 #w4a #ashtag ”

ME

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

from #www2010 - http://wp.me/pm8cF-3c ”

RT

http://wp.me/pm8cF-3c




Ergebnisse


Beispiel WWW 2010

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

An

zah

l d

er

Tw

eets

(W

WW

10)

Beziehen sich die Tweets auf fachliche Inhalte der

Konferenz?keine Angabe

Nein

Ja


Ergebnisse


Beispiel MLA 2009

0

100

200

300

400

500

600

An

zah

l d

er

Tw

eets

(M

LA

09)

Beziehen sich die Tweets auf fachliche Inhalte der

Konferenz?keine Angabe

Nein

Ja


Ergebnisse


Vergleich der Konferenzen: 1. Ebene

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

RT CONF URL COM ME NA

An

zah

l d

er

Tw

eets

Kategorien

Wie oft kommen einzelne Kategorien insgesamt

vor?

WWW10

MLA09


Ergebnisse


Vergleich der Konferenzen: 2. Ebene

308

953

1002 938

619

1467

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

MLA 2009 WWW2010

An

teile d

er

Tw

eets

an

gesa

mte

n

Ko

nfe

ren

ztw

eets

Beziehen sich die Tweets auf

fachliche Inhalte der Konferenz?

keine Angabe

Nein

Ja

URL-Kategorisierung:

Methodenbeschreibung


Kategorisierungsschema URLs

Conference: Konferenzwebseiten

Blog: Blogeinträge, private Kommentare

Press: Nichtwissenschaftliche Publikationen

Publication: Wissenschaftliche Publikationen, Publikationslisten

Slides: Präsentationsfolien (z.B. über Slideshare)

Media: Fotos, Videos, Visualisierungen

Twitter: Twitterprofile, Twitter-related (z.B. TwapperKeeper)

Project: Projektwebseiten, teilweise auch Institutionen/Organisationen

Error: Ungültige URLs

Other: Alles andere


Ergebnisse


Beispiel WWW 2010

0

50

100

150

200

250

An

zah

l d

er

UR

Ls

URL-Verweise

Worauf wird verlinkt?

WWW2010_URLs


Ergebnisse


Beispiel MLA 2009

0

50

100

150

200

250

An

zah

l d

er

UR

Ls

URL-Verweise


MLA 2009_URLs


Ergebnisse


Vergleich der Konferenzen

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

Pro

zen

tuale

An

teil d

er

UR

Ls

URL-Verweise


WWW2010

MLA09

DC-2009

Geoinst

Personeninformationen WWW 2010


@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

Bora

Z

futu

rew

eb2010

fabie

n_ga

ndon

olg

ag

tom

myh

smal

ljones

apis

anty

LaT

err

ible

Liz

ww

w2010 +

WW

W2010

UN

Cpublic

heal

th

kar

ench

urc

h

neum

arcx

juan

sequeda

way

nesu

tton

mam

und

gaedke

kegi

ll

rtro

ncy

kevi

nm

arks

alis

ohan

i

lysa

nder0

7

has

tac

(HA

ST

AC

? 16)

munm

un10

theR

ab

fran

kolk

en

mst

rohm

xeeliz

Yah

ooLab

s

JAN

NA

Q

ed80

Imag

ineIn

tern

et

jahendle

r

seco

rese

arch

steve

dav

e_l

aam

onnz

aspyk

er

azar

oth

42

stuw

rigl

ey

tadejtad

ej

w3cb

rasi

l

clau

wa

josh

sh

kri

szti

anbal

og

mat

trow

esh

ow

aleboz

nitya

RobV

ess

e

tam

ingd

ata

tksa

kak

i

junsz

hao

ruby

JeniT

Loca

lTech

Wir

e

man

truc

vagn

erd

iniz

An

zah

l T

weets

Personeninformationen MLA 2009


Beispiel: Brian Croxalls Abwesenheit

Croxall konnte nicht an der Konferenz teilnehmen

Verfasste dazu einen Beitrag, der auf der Konferenz verlesen

wurde und auf den viel Resonanz auf Twitter folgte

0

5

10

15

20

25

30

35

40

An

zah

l @

-Nach

rich

ten

@-Nachrichten gesendet @-Nachrichten empfangen

Personeninformationen MLA


Trotz Abwesenheit: Croxall als drittaktivster Twitterer

0

20

40

60

80

100

120

140

160

An

zah

l T

weets

Fazit


Unterschiedlichste Methoden für die Analyse von Twitter-Aktivitäten während Konferenzen Automatische Zählungen von Tweets, RTs, @-Nachrichten etc.

Intellektuelle Kategorisierung von Tweet-Inhalten und Webseiten

Personenanalysen

Einige erste Auffälligkeiten bei der Analyse: Verschiedene Nutzergruppen bei der Nutzung von Twitter auf

Konferenzen

Twitterverhalten unterscheidet sich nach Konferenzen

Viele Verlinkungen auf Blogs, wenig auf Slides

Vermehrt @-Nachrichten auf kleinen Konferenzen

Größte Twitteraktivitäten an Konferenztagen, meist wenig Aktivität vor der Konferenz

Twitterverhalten unterscheidet sich in vielen kleinen Bereichen

Future Work


Verfeinerung der Messmethoden

Untersuchung zusätzlicher Hashtags

Verstärkte Einbeziehung von Hintergrundinformationen

Wie viele Teilnehmer gab genau?

Gab es freies W-Lan?

Kannten sich die Teilnehmer?

Verbessertes Kategorisierungsschema

Genauere Netzwerkanalyse (z.B. über Kleinberg-

Algorithmus)

Fragebogen an Konferenzteilnehmer

Vielen Dank für eure

Aufmerksamkeit!

Fragen oder Anmerkungen?

@knuurps

Evelyn

@free5pirit

Julia

@ParrPar

Parinaz

Ausgewählte Literatur


Herwig, J., Kittenberger, A., Nentwich, M. und Schmirmund, J., (2009). Microblogging und die

Wissenschaft. Das Beispiel Twitter. Steckbrief 4 im Rahmen des Projekts "Interactive Science".

ITA-Reports, Nr. a52-4 hrsg. v. Institut für Technikfolgen-Abschätzung, Wien: ITA.

Java, A., Song, X., Finin, T., & Tseng, B. (2007). Why We Twitter: Understanding Microblogging

Usage and Communities. In Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 Workshop on

Web Mining and Social Network Analysis, San Jose, CA, USA.

Krishnamurthy, B., Gill, P., Arlitt, M. (2008). A Few Chirps About Twitter. In WOSP '08:

Proceedings of the first workshop on Online social networks 2008, 19-24.

Kwak, H., Lee, C., Park, H., Moon, S. (2010). What is Twitter, a Social Network or a News

Media? In Proceedings of the 19th International World Wide Web (WWW) Conference (IW3C2) ,

Raleigh NC (USA).

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

spread scientific messages. In Proceedings of the 2nd Web Science Conference (WebSci10), Raleigh,

NC, USA.

Reinhardt, W., Ebner, M., Beham, G., & Costa, C. (2009). How People are Using Twitter during

Conferences. In Proceedings of the 5th EduMedia conference, Salzburg, 145-156.

Zhao, D., & Rosson, M. B. (2009). How and Why People Twitter: The Role that Micro-blogging

Plays in Informal Communication at Work. In Proceedings of the ACM 2009 international

conference on Supporting group work, Sanibel Island, FL, USA.

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