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dc.contributor.authorKaiser, Carolin
dc.contributor.authorKröckel, Johannes
dc.date2011-08-01
dc.date.accessioned2018-01-05T19:36:26Z
dc.date.available2018-01-05T19:36:26Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.issn1432-122X
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9480
dc.description.abstractIm Internet bilden sich immer mehr Onlinecommunities, in denen Mitglieder Freundschaften pflegen, Interessengruppen beitreten und miteinander diskutieren. Die Vernetzung versetzt die Communitymitglieder in die Lage, sich ohne zentrale Steuerung selbstständig durch einfache Kommunikation und Interaktion zu organisieren. Das kollektiv intelligente Verhalten führt dazu, dass Meinungen nicht mehr hauptsächlich durch Massenmedien sondern durch Netzwerkbeziehungen geprägt werden. Für Unternehmen stellt die Analyse der Meinungsbildung in Netzwerken ein mächtiges Marktforschungsinstrument dar. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, durch die Kombination von Methoden aus den Bereichen Text-Mining und Schwarmintelligenz Meinungen einzelner Communitymitglieder auf Basis ihrer Netzwerkbeziehungen zu erklären und zu prognostizieren.
dc.publisherSpringer-Verlag
dc.relation.ispartofInformatik-Spektrum: Vol. 34, No. 4
dc.relation.ispartofseriesInformatik-Spektrum
dc.titleMeinungsanalyse in Onlinenetzwerken mittels Schwarmintelligenz
dc.typeText/Journal Article
dc.pubPlaceBerlin Heidelberg
mci.reference.pages355-363
gi.identifier.doi10.1007/s00287-010-0444-4
gi.identifier.doi10.1007/s00287-010-0444-4


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