sessie 8. Sociale Media
Sociale media zoals e-mail, SMS, chat, Twitter, Facebook etc. zijn enorm populair en bieden nieuwe mogelijkheden om informatie uit te wisselen. Hoewel de meeste sociale media zijn ontstaan in de persoonlijke sfeer, worden ze ook steeds vaker in bedrijfsprocessen gebruikt. Taaltechnologie kan hierbij ondersteunen. Het taalgebruik in de sociale media wijkt echter nogal af van het taalgebruik in de klassieke media, wat speciale aanpassingen van de technologie vereist. De aard van het medium vereist speciale inspanningen om de erin aanwezige informatie beschikbaar te maken. Maar als dat lukt biedt taaltechnologie een enorm potentieel voor de optimale exploitatie van deze media.
Maaske Treurniet (Radboud Universiteit - CLST): Data van iedereen en niemand: uitdagende mogelijkheden.
Veel organisaties gebruiken nieuwe media en zoeken voortdurend naar toepassingen, als marketing en als service. Om dit doeltreffend en doelmatig te doen, is het belangrijk om het medium en de gebruiker ervan goed te kennen. In het kader van het SoNaR referentiecorpus geschreven Nederlands (een STEVIN-project) zijn ook data van dergelijke media verzameld. Onze ervaringen bij het verwerven van deze zeer diverse data, hebben interessante informatie opgeleverd over de eigenaardigheden van de verschillende media. Deze informatie willen we graag delen. Belangrijke voordelen van sociale media vormen vaak tegelijk een uitdaging. Zo zijn gegevens via sociale media vaak zeer toegankelijk, maar is niet altijd eenvoudig aan te geven wie over de rechten beschikt. Daarnaast zijn sociale media altijd up-to-date, maar is de gebruiker daardoor ook gedwongen om continu bezig te zijn met vernieuwingen. Het SoNaR-referentiecorpus, ondergebracht bij de TST-Centrale, zal de komende jaren een waardevolle bron vormen voor onderzoek en de ontwikkeling van toepassingen op een gebied waar de mogelijkheden voorlopig niet zullen eindigen.
Walter Daelemans (Universiteit Antwerpen): CSI Facebook: profiling met computerstylometrie in sociale media.
Computerstylometrie laat toe om leeftijd, sekse, afkomst, persoonlijkheid, opleidingsniveau en andere psychologische en sociologische eigenschappen van de auteur van een tekst te achterhalen. Deze automatische "profiling" maakt gebruik van robuuste taaltechnologie en zelflerende algoritmen. In sociale media maakt dit interessante nieuwe toepassingen mogelijk: in marketing kan klassieke opinie-mining bijvoorbeeld gecombineerd worden met informatie over demografische groepen ("wat vinden hoogopgeleide jonge vrouwen van mijn product?"). Een andere toepassing is de detectie van valse profielen in sociale netwerken als hulp voor moderatoren, bijvoorbeeld voor de detectie van "grooming" door pedofielen. Met deze laatste casus (project Daphne van de Universiteit Antwerpen) als uitgangspunt zal ik de huidige mogelijkheden en beperkingen van computerstylometrie laten zien.
Alex van Leeuwen (Buzzcapture): mogelijkheden van social media monitoring.
Buzzcapture monitort en analyseert uitingen over bedrijven, producten, merken, onderwerpen en mensen in sociale media. Daarnaast worden discussies rondom campagnes en evenementen getrackt waarbij het volume, de aard van de discussies en sentimenten in kaart worden gebracht. Via een online dashboard kunnen marketeers en communicatie professionals van grote organisaties bekijken wat er speelt rondom hun merk en de markt. Daarnaast wordt er marktonderzoek verricht voor merken op basis van data uit sociale media. De resultaten worden gebruikt voor het verbeteren en optimaliseren van de processen, service, producten en diensten. Alex van Leeuwen, oprichter van Buzzcapture, zal tijdens zijn presentatie vertellen over de mogelijkheden van social media monitoring.
| vorige sessie |
| volgende sessie |
20 januari 2012
Wegwijzer – Colofon – Contact – Vrijwaring – Opmerkingen en reacties
