Neem contact met ons op


Karlijn:
06 4247 3080


Rob:
06 8183 4114


Lisa: 
06 2218 8613

Gebruik van social media data in het onderwijs en onderzoek

Gebruik van social media data in het onderwijs en onderzoek

Via de educatielicentie van OBI4wan, beschikbaar via SURFspot, heeft elke docent, student en onderzoeker toegang tot social media data voor onderzoeks- en onderwijsdoeleinden. Met deze licentie kun je aan de slag met online data tot 12 maanden terug. Je formuleert zelf zoekopdrachten om uit de ruim 600.000 bronnen de data naar boven te halen die voor jouw opdracht of onderzoek relevant is. Vervolgens kun je zelf rapportages opbouwen om verschillende inzichten te verkrijgen rondom jouw dataset.
Dat dit niet alleen interessant is voor marketing en communicatie doeleinden bewijst het verhaal van Inoni hieronder. Zij is student aan de masteropleiding Applied Mathematics aan de TU Delft en ging aan de slag met OBI4wan in haar stage.

Extreme waarde detectie in social media

De invloed van social media is vandaag de dag niet meer uit ons wereldbeeld weg te denken. Ook voor bedrijven is het van groot belang om in de gaten te houden wat de algemene online mening is over hun organisatie. Een extreme toename in het aantal negatieve berichten kan een enorme invloed hebben op de reputatie van een bedrijf, met alle gevolgen van dien. Maar wanneer kan een toename worden gezien als ‘extreem’?

Social media data, en dan in het bijzonder de hoeveelheid berichten per tijdsinterval, kan gezien worden als een tijdreeks: ieder datapunt bestaat uit zowel een waarde als een tijdsindicatie en is verzameld over een bepaald tijdsinterval. Er zijn talloze wiskundige modellen om een tijdreeks zo goed mogelijk te modelleren. Op basis van zo’n tijdreeksmodel kunnen uitspraken gedaan worden of een bepaalde toename in berichten gezien kan worden als extreem of niet. Zo kan er met behulp van het model een voorspellingsinterval geconstrueerd worden waar met een bepaalde zekerheid het datapunt van het volgende tijdstip in zou moeten vallen. Wanneer de zekerheid hoog is en het datapunt toch buiten het interval valt, kan men spreken van een extreme waarde. De uitdaging zit hier in het zo goed mogelijk modelleren van de bestaande tijdreeks: een slecht model zal namelijk direct leiden tot verkeerde conclusies.

OBI4wan biedt bedrijven de mogelijkheid om op een overzichtelijke manier in de gaten te houden wat er over hen gezegd wordt op social media. Hiervoor worden veel verschillende bronnen geraadpleegd om een zo volledig mogelijk beeld te geven. Zo zal iemand op LinkedIn op een heel andere manier over een organisatie praten dan bijvoorbeeld op een informelere vorm van social media zoals Twitter. Daarnaast classificeert OBI4wan automatisch berichten als positief, negatief of neutraal, wat in een oogopslag gelijk een gevoel geeft bij de meningen die online spelen.

Dankzij de data die OBI4wan beschikbaar stelt kan het idee van deze extreme waarde detectie geïmplementeerd worden. Door ook het sentiment van de data mee te nemen, kan er een betere interpretatie aan extreme waarden gegeven worden. Wanneer de detectie van extreme waarden zo goed als live gebeurt, kan een bedrijf in het geval van een extreme hoeveelheid negatieve berichten direct actie ondernemen en eventuele voorzorgsmaatregelen treffen of een passende social media strategie opzetten om de reputatieschade te beperken. Social media en wiskunde blijkt in zulke gevallen een bijzonder nuttige combinatie!

Karlijn de Wit

"Doorgaan tot het goed is, altijd positief, echt luisteren, nieuwe dingen uitproberen, analytisch, kritisch, altijd op de hoogte van trends, public speaker, lekker buiten sporten, op de knieën in eigen moestuin, fietsen." Dat is Karlijn :-)

Geen reacties

Reageer