Eine ganz besondere Node
von Bettina Maisch
Unternehmen, die sich in Social Media bewegen, sehen sich oft mit einer schier endlosen Zahl an Tweets, Postings, Bewertungen oder Kommentaren konfrontiert. Natürlich enthalten diese Texte wichtige Informationen, die für das Unternehmen von Relevanz sind. Um die Inhalte jedoch bestmöglich einordnen zu können, müssen auch Muster und Regelmäßigkeiten in den Beiträgen erkannt und infometrisch analysiert werden. Mit NodeXL präsentiert Entwickler Marc Smith von der Consultinggruppe Connected Action ein Werkzeug, mit dem die Vorgänge »zwischen den Zeilen« sichtbar gemacht werden können.
Das Visualisierungsprogramm richtet sich primär an Nutzer, die möglichst unkompliziert und ohne Verwendung von Programmiersprachen Muster in den Verbindungen nachvollziehen wollen, die in Social-Media-Inhalten bestehen. Es handelt sich bei NodeXL um ein sogenanntes Add-In zu Microsofts Excel-Programm. Die Visualisierungs-Software macht es möglich, Daten aus dem Social Web als Netzwerkmodell abzubilden. So kann beispielsweise die Struktur von Twitter-Nutzern und ihren Followern übersichtlich repräsentiert werden. Auch Schlagwörter in Forenbeiträgen können als Cluster-Kriterium verwendet werden. Smith führt ein Beispiel aus den politischen Äußerungen einer großen Nutzermenge an.
»Diese Karte zeigt die Verbindungen zwischen Menschen, die den Begriff 'Grand Old Party' als Bezeichnung der Republikanischen Partei der Vereinigten Staaten in ihren Tweets verwendeten. Diese Gruppe zieht erhebliche Unterstützung sowie erheblichen Widerstand an. Es ergibt sich ein deutlich erkennbares Muster«, erläutert Marc Smith. Er bezeichnet NodeXL als ein Instrument zur Analyse von Social Networks. Mit verschiedenen Schaltflächen, Filtern und Clustern kann die Visualisierung den Bedürfnissen des Nutzers angepasst und etwa für Präsentationen vorbereitet werden.
Der wichtigste Nutzen von NodeXL besteht sicherlich in der Identifikation von Heavy Usern, denen Smith hohe Relevanz beimisst. »Eine Beziehung zu diesen zentralen Personen aufzubauen, ermöglicht Ihnen eine größere Reichweite. Die unabhängigen Stimmen können Ihre Marke untergehen lassen oder ihr zum Durchbruch verhelfen.« Heavy User können beispielsweise anhand ihrer Verbindungen zu anderen Nutzern eruiert und mithilfe von NodeXL vom Bildschirm abgelesen werden. Smith lobt vor allem die Übersichtlichkeit des Programms, die schnelle Rückschlüsse auf die Community ermöglicht. »In einigen Netzen ist die Community wie ein Kreis geformt, andere sind verteilt in tausende von Scherben und wiederum andere sind wie eine Sanduhr mit relativ separaten Gruppen geformt. Manche Personen agieren als Brücke, die zwei getrennte Gruppen miteinander verbinden.« Auch diese Nutzer seien von hoher Wichtigkeit bei der Verbreitung von Informationen im Social Web.
Neben der Identifikation dieser Schlüsselpersonen hilft NodeXL auch bei der Findung von Diskussionsgebieten und den enthaltenen Nutzermeinungen. Allgemein spricht sich Smith für ein Interesse an der Beobachtung des Social Web aus. »Sie sollten auf jeden Fall an diesen Gesprächen teilnehmen, denn sie finden mit Ihnen oder ohne Sie statt.«
Wie die meisten Visualisierungsprogramme schreibt und liest NodeXL Dateien im Format GraphML. So sei das Add-In kompatibel mit anderen Angeboten, begründet Marc Smith, und könne als ein Werkzeug unter vielen zur umfassenden Analyse von Social-Media-Daten dienen. Eine Verbindung zu Facebook, Twitter, Flickr und Youtube, deren Daten in NodeXL dargestellt werden können, besteht bereits - eine Nutzung von Xing-Daten wird angestrebt. Des Weiteren will das Entwicklerteam um Marc Smith NodeXL als Web-Anwendung bereitstellen, »so dass Anwender ohne Windows oder Office Zugriff auf einen Teil der Funktionen erhalten, die wir umgesetzt haben.«
NodeXL ist unter der Microsoft Public Licence freigegeben und kann von Unternehmen kostenlos heruntergeladen werden unter » http://nodexl.codeplex.com.
(de)
Über die Autorin
Bettina Maisch ist Doktorandin am Institut für Medien und Kommunikationsmanagement an der Universität St. Gallen und war Visiting Researcher an der Stanford University. Im Rahmen ihrer Forschung zur Kommunikation von Innovationen mit Web 2.0-Anwendungen am Beispiel der Einführung von Elektrofahrzeugen führte sie mit Marc Smith eine Netzwerk-Analyse über den Einsatz von Twitter durch.
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