Hinter den Kulissen eines Data-Viz: Beispiel re:publica 2014 (Gastbeitrag)

re:publica revisited ScreenshotMittels Social Media Monitoring können im Sekundentakt Millionen von Daten erhoben werden. Die Kunst besteht darin, diese verständlich aufzubereiten und so bereitzustellen, dass man die wichtigsten Informationen auf einen Blick erkennt? Ein spannender Weg hierfür sind interaktive Datenvisualisierungen, im Monitoring Jargon auch gerne „Data-Viz“ genannt. Ein Gastbeitrag von Susanne Ullrich (Brandwatch).

Wir von Brandwatch bereiten viele Daten, die wir mit unserem eigenen Social Media Monitoring Tool generieren, seit einigen Jahren als Visualisierung auf. Denn meist handelt es sich um Themen von allgemeinem Interesse, deren Social Insights wir gerne mit der Öffentlichkeit teilen (hier ein Auszug der Datenvisualisierungen).

Doch was passiert eigentlich alles, bis so ein Data-Viz schließlich live ist? Im Rahmen dieses Artikels geben wir einen Blick hinter die Kulissen. Als Beispiel haben wir uns eine Datenvisualisierung ausgewählt, die wir erst kürzlich gemeinsam mit Goldbach Interactive umgesetzt haben: re:publica re:visited – eine Live-Visualisierung zum Social Media Event re:publica, die im Mai 2014 in Berlin stattfand.

1. Definition der Anforderungen

Bevor überhaupt mit der Konzeption der Datenvisualisierung gestartet wird, muss man sich u.a. im Klaren über die folgenden Punkte sein:

  • Wen möchte ich ansprechen (Zielgruppe)?
  • Welche Daten sollen gezeigt werden?
  • Welche Sprachen soll das Data-Viz in der Datenanalyse abdecken?
  • Welche Sprachen soll das Data-Viz in der Nutzeroberfläche abdecken?
  • Über welchen Zeitraum soll es laufen?
  • Wie sollen Nutzer darauf zugreifen können?
  • Muss es responsive sein?

Im Falle der #rp14 waren diese Fragen recht einfach zu beantworten: Die Datenvisualisierung sollte sich an die Besucher der re:publica richten, für genau diesen Zeitraum den Social Buzz in Echtzeit anzeigen – und als Browser-App natürlich auch auf Smartphones verfügbar sein.

Unser Data-Viz sollte in regelmäßigen Abständen die folgenden Inhalte zum Event visualisieren (jeweils über die letzten 3 Tage):

  • Top 15 Influencer (= Twitterer mit den meisten Mentions)
  • Top 15 Twitterer (= Twitter mit den meisten Tweets)
  • Top Themen
  • Top Emoticon
  • Anzahl Erwähnungen insgesamt
  • Social Buzz nach Stunden
  • Seitentypen
  • Beliebtester Tweet
  • Top 3 Key Takeaways

>> Hier kann man das Viz in Aktion sehen.
Anmerkung: Die angezeigten Daten werden nicht mehr aktualisiert, da das Event vorbei ist. Es wird daher der Buzz an dem Veranstaltungstagen angezeigt.

2. Vorbereitung im Tool

Alles beginnt mit der Datenerfassung für den Social Buzz zum Event – und diese startet, sobald eine Suchanfrage (Query) im System von Brandwatch aufgesetzt wird. Für das Data-Viz hatte uns der deutsch- und englischsprachige Buzz interessiert.

Unsere Query sah so aus (Auszug):

rp14 Brandwatch Query

Brandwatch Query

Bei der Datenerfassung reicht es nicht aus, lediglich nach dem Wort re:publica zu suchen. Zum einen ist das Wort doppeldeutig und muss daher im Kontext zu anderen relevanten Event-Begriffen gesetzt werden. Zum anderen würden damit andere relevante Begriffe wie z. B. der Hashtag #rp14 nicht erfasst werden. Anmerkung: Die Suche nach Hashtags ist bei Brandwatch mittlerweile auch einfacher möglich, hier: hashtags:rp14

Im nächsten Schritt wurde das Dashboard im Tool erstellt, um einen Preview zu erhalten, welche Erwähnungen es zur re:publica gibt und wie sich diese verteilen. Das Dashboard basiert auf den Daten, die mit der Query gefunden werden.

Um den Entwicklern die Arbeit zu erleichtern, wird das Dashboard so aufgesetzt, wie später die Daten in der Visualisierung angezeigt werden sollen. D.h. jedes Tab stellt die Daten aus einem anderen Bereich des Dashboards dar. Das erleichtert später auch das Testing des fertigen Data-Viz. Die Tabs in Brandwatch sehen so aus:

rp14 Brandwatch Data-Viz Tabs

Data-Viz Tabs

3. Brandwatch Dashboard und Data-Viz – die Parallelen

Zwei Beispiele der Ansicht im Dashboard vs. in der fertigen Data-Viz-App sollen verdeutlichen, wie beide Komponenten zusammenhängen und wie wichtig das Dashboard für die Vorbereitung ist.

Social Buzz nach Stunden:
Diese Auswertung wird mittels der Chart-Komponente erstellt. Hierzu wird der jeweilige Zeitraum ausgewählt und für die Query das Erwähnungsvolumen auf Stunden runtergebrochen

So sieht es in Brandwatch Analytics aus:

rp14 Brandwatch Dashboard Social Buzz Stunden

Brandwatch-Dashboard Social Buzz Stunden

So sieht es im Data-Viz aus:

rp14 Brandwatch Data-Viz Social Buzz Stunden

rp14 Brandwatch Data-Viz Social Buzz Stunden

Top Twitterer:

Die Top Influencer lassen sich recht einfach über die Twitter-Insights-Komponente von Brandwatch ermitteln. Ein Influencer war für uns in diesem Falle eine Person, deren Tweets zur re:publica besonders viele Re-Tweets erhalten hat. Mit dieser Komponente kann man die Twitterer nach verschiedenen Parametern sortieren – in diesem Falle anhand der Re-Tweet-Zahl, wie im folgenden Bild deutlich wird:

rp14 Brandwatch Dashboard Influencer

Dashboard Influencer

So sieht es im Data-Viz aus:

rp14 Brandwatch Data-Viz Influencer

rp14 Brandwatch Data-Viz Influencer

Anmerkung: Im Dashboard findet sich der Autor @republica auf Platz 1 der Top Influencer Liste. Diesen haben wir im Data-Viz aber ausgeschlossen, da es ohnehin klar ist, dass der Veranstalter-Twitter-Account in der Regel die meisten Re-Tweets erhält und wir auch dem Publikum eine Chance auf die Top-Positionen geben wollten 🙂

4. Die Programmierung

Sind Query und Dashboard aufgesetzt, kann mit der Programmierung der Datenvisualisierung begonnen werden – in diesem Falle eine Browser-App, die sich über eine URL aufrufen lässt (www.brandwatch.com/de/rp14/). Sie ist responsive und lässt sich daher auch gut auf Smartphones und Tables verwenden.

Die Daten der Social-Buzz-Analyse sind über die API von Brandwatch in das Data-Viz eingeflossen. Es fand ein regelmäßiges Update der Daten statt, denn schließlich wollte das Publikum die #rp14 Gespräche ja live mitverfolgen – und wissen, ob man es schon in die Ranglisten der Top-Twitterer und Top-Influencer geschafft hat.

5. Manuelle Live-Analyse

Zu einem ganzheitlichen Social Media Monitoring gehört auch immer der menschliche Verstand – der sollte auch bei unserem Data-Viz nicht fehlen. Um dem User der Anwendung mehr Insights zu geben, haben wir und Goldbach Interactive manuell den Social Buzz im Brandwatch Dashboard beobachtet, uns Mentions durchgelesen, Trends identifiziert und diese täglich als Top 3 Takeaways zusammengefasst:

rp14 Brandwatch Data-Viz Takeaways

Data-Viz Takeaways

So wurden die „nackten Zahlen“ mit relevanten Insights und Hintergrundinformationen abgerundet, die auch gleichzeitig Vergleiche aufzeigten und die Erkenntnisse ins Verhältnis zu anderen Referenzwerten setzten.

6. Ausblick

Die re:publica gibt’s erst im nächsten Jahr wieder, aber das nächste große Event für dieses Jahr steht schon vor der Tür: die Kölner Online-Messe dmexco im September. Auch hier werden wir wieder eine Datenvisualisierung umsetzen (natürlich sind wir selber auch auf der dmexco – Halle 6, Stand C027).

Unser Kernthema in diesem Jahr ist die Identifikation von Influencern. Das Data-Viz wird daher ein interaktives Influencer-Board werden, auf dem die dmexco-Besucher immer im Blick haben, wer gerade den Social Buzz zum Event anführt und wem man unbedingt für die heißesten News folgen sollte!

.

Veröffentlicht von

Susanne Ullrich ist Head of Marketing DACH bei Brandwatch Analytics und twittert u.a. unter @BrandwatchDE und @ullrichsusanne.

Brandwatch gehört weltweit zu den führenden Social Media Monitoring Tools. Täglich „erntet“ Brandwatch Millionen Online-Gespräche und stellt Features bereit, um diese zu analysieren. So sind Marken und Agenturen in der Lage, Einblicke zum Markenbild, Trends und den Wettbewerbern zu gewinnen und dadurch intelligentere, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Gratis testen: brandwatch.de/demo

Newsletter?
Los