Kreativität und Social Media-Daten: Plausibilität ist der Gegner für Insights

Wenn ich Leuten von meinem Job der Social Media-Datenanalye erzähle, dann zeigen die wenigsten Begeisterung. Wenn Ihre einzige Erfahrung der Datenanalyse eine monotone Aufgabe in Excel war, die Sie in der Schule oder Ihrem ersten Job machen mussten, kann ich die Reaktion sehr gut verstehen. Allerdings geht mein Job sehr viel weiter, als Zahlen in einer Exceltabelle hin- und herzuschieben.

Die Zuhörer zeigen mehr Interesse, wenn ich ihnen erkläre, dass ich mithilfe von Tools herausfinde, was Menschen über große Events oder Begriffe aus der Popkultur sagen und über die Zahlen dann Artikel schreibe. Sie können damit mehr anfangen, es klingt menschlich und kreativ und das ist wesentlich aufregender, als das Konzept von Formeln und Pivot-Tabellen.

Ich trat Brandwatch als Social Data Journalist bei, da ich es aufregend fand, welch exklusive Daten das Unternehmen liefern kann und es Nutzern Dinge zeigt, die sie vorher nicht wussten. Brandwatch kann riesige Mengen der Stimmen online messen und das auf großartige Art und Weise.

Ich kann relativ frei mit Brandwatch Analytics Themen analysieren, von denen ich denke, das könnte die Menschen interessieren und das ist sehr bereichernd. Ich habe darüber geschrieben, über welche Präsidentschaftskandidaten die Leute am häufigsten träumen, die Pizza-Essgewohnheiten in New York und fand heraus, welche Folgen von Black Mirror die Zuschauer am meisten verstörten. Die Möglichkeiten sind schier endlos.

Die Daten sind chaotisch, es sind komplett ungefilterte Gedanken von Menschen aus allen Gesellschaftsschichten. Dieser Blogpost dreht sich um die Schönheit von Social Media-Daten und die kreativen Möglichkeiten, wie diese eingesesetzt werden können. Außerdem gehe ich auf das Gleichgewicht ein zwischen der Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse und den disruptiven Erkenntnissen, die sich in den Daten verbergen.

Kreativität und Social Media-Daten: Der Anfang

Es gibt zwei Möglichkeiten ein Thema mit Social Media-Daten zu untersuchen. Sie können ausgedehnt beginnen, um zu schauen, was Sie finden oder Sie können mit einer spezifischen Frage oder Hyptohese an die Sache rangehen.

Breit gefächert starten

Mit dieser Methode starten Sie mit einer sehr breitgefächerten Vorstellung davon, was Sie ansehen möchten – was beispielsweise online über Black Mirror gesprochen wird.

Sie können dann eine umfassende Query erstellen, die nach Erwähnungen zu Ihrem gewählten Thema (eventuell begrenzt auf eine Stichprobe, um Ihr Mention Limit nicht zu sprengen) sucht und können in die Daten eintauchen. In Brandwatch empfehle ich für den Start das Summary Dashboard, das die Top-Statistiken und –Themen zeigt.

Sie können so vielleicht erkennen, dass Frauen über Black Mirror häufiger twittern als Männer oder das eines der größten Worte in der Themenwolke „terrifying“ ist. Daraus ergeben sich Fragen – warum posten Frauen mehr über die Show? Welche Folgen verängstigen am meisten? Warum gab es an diesem Tag einen Anstieg in den Erwähnungen? Wer treibt all diese Gespräche an? Sie können so weiter in den Daten forschen.

Indem Sie Snippets und andere Datenpunkte durchsehen, werden immer mehr Fragen auftauchen und Sie können nach mehr Antworten suchen. Versuchen Sie die Vermutungen, die Sie über das Publikum und die Gespräche im Vorfeld hatten, zu hinterfragen. Das Gute an der Methode ist, dass Sie vorher nicht den Rahmen festlegen müssen und so viele Möglichkeiten haben, wie Sie die Daten segmentieren.

Konkret werden

Eine breitgefächerte Vorgehensweise ist eine gute Idee, wenn Sie genügend Zeit dafür haben. Wenn Sie allerdings einen konkreten Fokus wie eine Frage oder Annahme haben, kommen Sie natürlich schneller an die Erkenntnisse.

Ich wollte beispielsweise herausfinden, wie viel Publicity Starbucks erhält, wenn Baristas die Namen der Konsumenten falsch auf die Becher schreiben. Dazu arbeitete ich mit Text und Bilder Queries.

Brandwatch fand heraus, dass viele Tweets darüber, dass Starbucks Mitarbeiter, die Namen der Konsumenten falsch schreiben, Fotos enthalten. Auf vielen dieser Fotos waren Frappuccinos abgebildet. Andererseits enthielten Tweets über Starbucks, die nicht konkret über die Namensfalschschreibung sprachen wesentlich weniger Fotos.

Die Inspiration für Ihre Fragen können Sie natürlich von überall erhalten. Die Idee, nach Träumen zu forschen, bekamen wir von jemandem, der uns twitterte. Die Starbucks-Recherche war inspiriert von unseren eigenen Erfahrungen. Ihre Fragen könnten darauf basieren, dass Unklarheit über eine drängende Geschäftsentscheidung herrscht oder die eine neue Kampagne ausgerichtet werden soll.

Welchen Blick Sie auch auf die Daten werfen, vergessen Sie nicht, Ausschau nach dem Unerwarteten zu halten.

Insights herausziehen: „Wahrscheinlichkeit ist der Gegner von Erkenntnissen“

Der Bottom-up-Ansatz, eine erforschende und unter Umständen kreative Herangehensweise der Datenanalyse ist eines meiner liebsten Vorgehensweisen, Brandwatch zu nutzen. Es kann riesige Mengen an Stimmen auf tolle und unerwartete Art und Weise messen.

Die unerwarteten Funde sind der Schlüssel, um Insights herausziehen zu können. Wie Isaac Asimov sagte:

Die aufregendste Phrase in der Wissenschaft ist nicht „Ich hab’s!“, sondern „Das ist seltsam!“

Ich sprach vor kurzem mit Brandwatch’s Head of Data Science Hamish Morgan darüber, wie ich einige Zahlen präsentieren könnte, die die Nutzung des Herz-Emojis am Valentinstag in verschiedenen Ländern der Welt zeigen. Wir diskutierten die verschiedenen Möglichkeiten, wie wir eine Liste basierend auf den Daten erstellen könnten und während unserer Diskussion (in der ich sagte, dass eine Möglichkeit weniger überzeugend wirkte) sagte er:

Plausibilität ist der Feind von Erkenntnissen.

–  Hamish Morgan, Head of Data Science bei Brandwatch –

Ich zeigte das Zitat einigen Kollegen, die nicht nur beeindruckt waren, wie clever dieses Klang, sondern auch in Zustimmung nickten.

Die Stärke von Social Media-Daten liegt nicht darin, die Vermutungen, die wir bereits haben, zu bestätigten, sondern ein Licht auf unerwartete Dinge zu werfen. Wenn wir die Daten durch Brillengläser betrachten, was plausibel ist basierend auf unseren früheren Annahmen, werden wir nichts Neues lernen.

Sie verfolgen nicht das, wonach Sie suchen, Sie verfolgen das, was Sie nicht wissen.

– Peter Fairfax, Senior Research Analyst bei Brandwatch –

Die breitgefächerte Methode liefert hier einen extra Vorteil, wenn es um die Suche nach dem Unerwarteten geht. Sie können das mit einer Umfrage vergleichen, bei der Sie Fragen stellen, auf die es nur beschränkte Antwortmöglichkeiten gibt. Das bedeutet, Sie erhalten nie Ergebnisse, die Ihnen etwas sagen, wofür Sie noch kein Konzept gemacht haben.

Das Eintauchen in ungefilterte Social Media-Daten gibt Ihnen den Zugang zu den Dingen, von denen Sie noch nichts wissen und bewusst gesucht haben.

Das Gleichgewicht ist wichtig

Ich sprach mit Senior Research Analyst Peter Fairfax über das Entdecken von unerwarteten Social Media-Daten. Er präsentiert regelmäßig Daten vor Klienten und er meinte, dass die Überraschungen die größte Aufmerksamkeit der Zuhörer generierten.

Die kleineren Dinge sind überraschend – die kleinen, unerwarteten Teile begeistern Kunden am meisten. Versuchen Sie nicht, sich zu sehr auf die oberste Ebene zu fokussieren – üblicherweise ist diese offensichtlich und sie sind nicht so erkenntnisreich wie die Erkenntnisse, die die Daten so einzigartig machen.

– Peter Fairfax, Senior Research Analyst bei Brandwatch –

Natürlich gibt es eine Grenze, wie kreativ Sie sein können, wenn Sie über wichtige Geschäftsentscheidungen präsentieren. Es ist sehr wichtig, ein gutes Gleichgewicht zwischen wahrscheinlichen Verbindungen und dem Unerwarteten ist der Schlüssel.

Wenn Sie nicht wenigsten eine kleine Chance sehen können, das zwei Fakten zusammenhängen, verbringen Sie nicht zu viel Zeit nach komplett nicht plausiblen Fragen zu graben (zum Beispiel, ob es eine bedeutsame Verbindung zwischen der Anzahl von Kakteen gibt, die im Hintergrund von unserer Limonenwerbung zu sehen sind und der Anzahl an Personen, die im Tweet sagen, sie möchten Limonade?). Es ist unwahrscheinlich, dass es ich dabei um Kausalität oder Korrelation handelt und Sie werden daraus wahrscheinlich keine echten Insights ziehen.

Wenn Sie etwas Interessantes und Unerwartetes finden, aber dieses unglaubwürdig erscheint, versuchen Sie andere Forschungsmethoden, um Ergebnisse zu zerstreuen oder zu bestätigen, rät Peter.

Achten Sie auch darauf, keine wichtigen Statistiken wie Erwähnungen im Zeitverlauf zu ignorieren – Sie können hier vielleicht erhebliche Unterschiede in den Zeitpunkten, wann Personen über etwas Bestimmtes im Jahresvergleich posten und neue Chancen finden, wo zum Beispiel das Interesse über etwas hoch ist, aber die Bewerbung niedrig.

Wie ich sowohl wahrscheinliche und unwahrscheinliche Insights präsentiere

Vor kurzem schrieben wir einen Blogpost über Social Media-Daten für verschiedene Publikumsgruppen, vor allem während Business Meetings, gingen dabei aber nicht sehr auf das Gleichgewicht zwischen wahrscheinlichen und unwahrscheinlichen Insights ein.

In meiner Arbeit stehe ich oft vor schwierigen Entscheidungen, welche Arten von Insights ich präsentiere. Ich poste beispielsweise oft Artikel auf Reddit, die Social Media-Daten enthalten, aber ob ich den unerwarteten Teil der Recherche oder den meist erwarteten Teil posten soll, ist nicht immer eine einfache Entscheidung. Hier sind zwei Beispiele von Brandwatch Artikeln, die ich auf Reddit’s r/dataistbeautiful postete.

Beide schafften es auf die Titelseite und verschafften uns Tausende an Views auf diesen Artikel. Allerdings enthält der United Artikel keinen Titel mit einem „unerwarteten“ Twist – jeder wusste, dass die Fluggesellschaft viele Erwähnungen generierte.

Auf der anderen Seite ist der „Mario’s Nippels“-Post ziemlich aufs Geratewohl heraus und ziemlich unerwartet, da Super Mario sowohl männliche als auch weibliche Fans hat.

Der United-Artikel war komplett „einleuchtend“ und ich denke, sein Erfolg basierte darauf, dass er die Vorstellungen der Leute bestätigte (im Grunde, dass es eine riesige PR-Krise war). Es war der Beweis dafür, dass all diese Reddit Posts und Tweets zu einem „großen Ganzen“ kumuliert wurden.

Der „Mario’s Nippels“-Post war zeitgemäß und frisch und amüsant und unerwartet und ich denke, dieser Mix war der Grund für seinen Erfolg. Tatsächlich brachte uns der Post in 48 Stunden um die 200.000 Unique Page Views auf die Brandwatch Seite ein – ein neuer Rekord.

Mein Punkt ist, dass glaubwürdige Ergebnisse dazu genutzt werden können, um andere Recherchen und Meinungen zu stützen, aber die überraschenden Erkenntnisse zeigen den wahren Wert von Social Media-Daten.