Big (Social) Data Analytics - Seminar

Seminartitel

Big (Social) Data Analytics (Master)

 

Dauer

ein Semester (SS 17)

 

Themenvergabe

21.01. – 29.01.2017:
Präferenzeingaben durch die Studierenden im Tool

30.01.2017:
Hauptrunde des Seminarmatching mithilfe des neuen Tools

06.02.2017:
Zweite Runde des Seminarmatching mithilfe des neuen Tools

 

Leitung

Prof. Dr. Mathias Klier
Annette Felgenhauer
Andreas Obermeier

 

Inhalte

Das Seminar Big (Social) Data Analytics baut auf den Veranstaltungen „Big Data Analytics – Methoden und Konzepte“ sowie „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ auf und ist inhaltlich dem Schwerpunkt „Technologie- und Prozessmanagement“ zugeordnet.

Im Rahmen der Arbeit sollen Lösungsansätze für spezifische Fragestellungen aus dem Bereich Big (Social) Data Analytics beleuchtet und (weiter-)entwickelt werden. Hierfür sind in der Regel zunächst ein strukturierter Literaturüberblick zum Thema zu erarbeiten und Best Practices zu recherchieren. Ein kritischer Vergleich von Theorie und Praxis, eigene Ideen und Handlungsempfehlungen sowie ggf. auch der Einsatz bzw. die Evaluation von Software-Tools runden das Seminar ab.

 

Anmerkungen

Vorkenntnisse oder Voraussetzungen, die bestimmte Themen erfordern, werden durch den Betreuer bzw. die Betreuerin des Seminars nach der Vergabe (z. B. auf Basis des Notenspiegels) überprüft. Bitte melden Sie sich nur für Themen, deren Voraussetzungen Sie erfüllen. Sofern nicht anders vermerkt, wird jedes Thema nur einmal vergeben.

 

Thema 1

Titel: Einsatz mobiler Applikationen im Flüchtlingsmanagement

Die aktuelle Flüchtlingssituation stellt die Behörden vor große Herausforderungen. Viele Verwaltungsstellen sind überfordert, sodass die Flüchtlingskrise mittlerweile auch zu einer Verwaltungskrise geworden ist. Gleichzeitig belegen zahlreiche Unternehmensbeispiele und Best Practices, dass moderne Technologien und insbesondere mobile Applikationen (Apps) in vielen unterschiedlichen Bereichen erfolgreich eingesetzt werden können, um Prozesse besser zu unterstützen und effektiver zu gestalten. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welchen Beitrag mobile Applikationen konkret im Kontext des Flüchtlingsmanagements – d. h. bspw. von der Erstregistrierung bis hin zur erfolgreichen Integration – leisten können.

Im Rahmen der Seminararbeit soll diese Fragestellung strukturiert untersucht werden. Ausgehend von einem Überblick über die wissenschaftliche Literatur und Best Practices zu Einsatzmöglichkeiten mobiler Applikationen soll dabei insbesondere diskutiert werden, inwiefern sich erfolgreiche Ansätze aus anderen Anwendungsbereichen auf den Kontext des Flüchtlingsmanagements übertragen lassen. Eigene kreative Ideen runden die Arbeit ab.

Voraussetzung: keine

Thema 2

Titel: Voice of the Customer – Sentimentanalyse mit R

Über soziale Medien, wie bspw. Online Social Networks, Microblogs, Wikis, Bewertungs-Communities sowie Diskussionsforen, stehen Unternehmen heutzutage enorme Mengen an unstrukturierten Daten zur Verfügung (z. B. Facebook-Posts). Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht es Unternehmen, die Voice of the Customer zu analysieren und so tiefere Einblicke dahingehend zu erlangen, was Kunden denken und wünschen (z. B. hinsichtlich der angebotenen Produkte und Dienstleistungen). Die Sentimentanalyse im Speziellen zielt dabei bspw. darauf ab, auf Basis von Texten in Social Media automatisiert ein Stimmungsbild der (potenziellen) Kunden zu erhalten (z. B. ist die grundsätzliche Haltung zum Unternehmen oder dessen Leistungen positiv oder negativ?). Ein beispielhaftes Tool, das Methoden zur Durchführung von Sentimentanalysen bietet, ist R.

Im Rahmen der Seminararbeit soll neben einem kurzen Überblick über die wichtigsten Methoden zur Sentimentanalyse in der Literatur insbesondere analysiert und kritisch diskutiert werden, welche Möglichkeiten speziell die Software R (bzw. verfügbare R-Packages) bietet, um Sentimentanalysen zur Analyse der Voice of the Customer durchzuführen. Die exemplarische praktische Anwendung ausgewählter Methoden anhand eines realen Datensatzes rundet die Arbeit ab.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ oder „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“

Thema 3

Titel: Social Media-basierte Innovationen und Geschäftsmodelle in der Versicherungsbranche

Soziale Medien eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Produktentwicklung (z. B. Open Innovation) bis hin zum Service (z. B. Social Customer Care). Auch in der Versicherungsbranche kommt Social Media immer größere Bedeutung zu. Das Seminar zielt dabei speziell auf Social Media-basierte Innovationen und Geschäftsmodelle in dieser Branche ab.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über die wissenschaftliche Literatur zu Social Media-basierten Innovationen und Geschäftsmodellen in der Versicherungsbranche gegeben werden. Best Practices und aktuelle Beispiele aus der Unternehmenspraxis (z. B. Peer-to-Peer-Versicherungskonzept von Friendsurance) sowie ein kritischer Vergleich zwischen Theorie und Praxis runden die Arbeit ab.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“, „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“ oder „Wertorientiertes Customer Relationship Management & Business Intelligence“

Thema 4

Titel: Vorhersage komplexer sozialer Systeme – Methoden und Ansätze am Beispiel des Projekts „FuturICT“

Über soziale Medien, wie bspw. Online Social Networks, Microblogs, Wikis, Bewertungs-Communities sowie Diskussionsforen, stehen Forschern heutzutage enorme Mengen an unstrukturierten Daten zur Verfügung (z. B. Facebook-Posts). Gesellschaftliche Umwälzungen – wie bspw. der Arabische Frühling – zeichnen sich vorab in diesen Datenbergen ab. Aktuelle Forschung bezieht sich auf das Erkennen und Prognostizieren solcher Entwicklungen innerhalb sozialer Netzwerke. Hierzu formuliert Dirk Helbing vom Projekt “FuturICT” das erklärte Ziel: "We want to create something like a flight simulator for politics and economics."

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über Methoden aus der Literatur zur Vorhersage komplexer sozialer Systeme gegeben werden. Am Beispiel „FuturICT“ soll (kritisch) diskutiert werden, ob und wie weit aktuelle Methoden das Erreichen des erklärten Ziels ermöglichen.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ oder „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“

Thema 5

Titel: Boolsche Netzwerke zur Beschreibung der Meinungsbildung in sozialen Netzwerken

In der Physik gehört das Ising-Modell zu den meistuntersuchten Modellen bei der Beschreibung der Entstehung des Magnetismus. Interdisziplinäre Ansätze verbinden die Einsichten des Ising-Modells mit der Netzwerkforschung, um die Meinungsbildung innerhalb sozialer Netzwerke zu beschreiben. Diese Modelle mit zwei Zuständen (z. B. Trump-Supporter oder nicht) lassen sich zur Klasse der Boolschen Netzwerke zusammenfassen. Dazu gehören insbesondere das Sznajd-Modell, das Voter-Modell und die Bass-Diffusion.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über die genannten Modelle vor dem Hintergrund der Meinungsbildung in sozialen Netzwerken gegeben werden. Die exemplarische praktische Anwendung anhand eines Beispieldatensatzes rundet die Arbeit ab.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ oder „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“

Thema 6

Titel: Psychometrie – Leben wir in einer „Predictive World“ in der Facebook-Likes alles über uns verraten?

Über soziale Medien stehen Unternehmen und Forschern heutzutage enorme Mengen an Daten zur Verfügung (z. B. Facebook-Posts und Likes). Nicht wenige Forscher und Unternehmen – gerade aus der Werbebranche – behaupten, anhand des digitalen Fußabdruckes einer Person – insbesondere der auf Facebook gelikten Seiten – intime Details wie etwa das Geschlecht, die sexuelle Orientierung oder die politische Gesinnung vorhersagen zu können. Der Forschungsansatz hinter derartigen Analysen lautet „Psychometrie“. Mit ihrer Hilfe versuchen Politiker Wahlen zu beeinflussen und Unternehmen ihre Produkte besser abzusetzen, indem besonders interessante Wähler- bzw. Kundengruppen in sozialen Netzwerken identifiziert und gezielt angesprochen werden.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein strukturierter Überblick über die wichtigsten Methoden aus der Literatur gegeben werden, um derartige Prognosen zu ermöglichen. Ein (kritischer) Vergleich der Methoden und eine Einschätzung zu praktischen Möglichkeiten runden die Arbeit ab.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ oder „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“

 

Thema 7

Titel: Social Media Analytics – soziale Netzwerkanalyse mit Quintly und Brandwatch

Im Zeitalter des Internets und der Digitalisierung sind Online Social Networks wie Facebook, LinkedIn oder Google+ aus unserem privaten und geschäftlichen Leben kaum mehr wegzudenken und beeinflussen maßgeblich, was wir wissen, was wir kaufen, wen wir wählen und wie erfolgreich wir im Job sind. Mithilfe von Social Media Analytics können unternehmerische Entscheidungen unterstützt werden (z. B. Identifizierung von Key User und Bursty Topics oder Sentimentanalyse). Zwei beispielhafte Tools, die Methoden der Social Media Analysics unterstützen, sind Quintly und Brandwatch. Diese Tools ermöglichen das Erheben und Analysieren der Daten aus verschiedensten sozialen Medien und stehen Studenten kostenlos zur Verfügung.

Im Rahmen der Seminararbeit soll neben einem strukturierten Überblick über die wichtigsten Methoden von Social Media Analytics aus der Literatur insbesondere analysiert und (kritisch) diskutiert werden, welche Möglichkeiten hier speziell die Tools Quintly und Brandwatch bieten. Die exemplarische praktische Anwendung ausgewählter Methoden anhand realer Datensätze sowie der (kritische) Vergleich hinsichtlich des Anwendungsfokus und Funktionsumfangs der beiden Tools runden die Arbeit ab.

Voraussetzung: Eine der Veranstaltungen „Social Network Analysis – Methoden, Konzepte und Anwendungen“ oder „Big Data Analytics – Methoden und Anwendungen“

 

Bearbeitung

Die Themen können nur alleine bearbeitet werden. Zur Erlangung des Leistungsnachweises ist die Anfertigung einer Seminararbeit sowie einer Präsentation (10 Minuten) mit anschließender Diskussion (5 Minuten) notwendig.

 

Meilensteine

 Themenvergabe mithilfe des neuen zentralen Tools:

·         Deutsche Version:
http://econ.mathematik.uni-ulm.de:3838/semapps/stud_de/

·         Englische Version:
http://econ.mathematik.uni-ulm.de:3838/semapps/stud_en/

Zwischenpräsentation:
Zeitpunkt und Ort werden rechtzeitig bekannt gegeben

Abgabe der Seminararbeiten:
Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben

Endpräsentation:
Zeitpunkt und Ort werden rechtzeitig bekannt gegeben

 

 

Allgemeine Anforderungen

 
  • analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
  • selbständige, zielorientierte und systematische Arbeitsweise
  • gewünscht: Erfolgreicher Abschluss

 

Weitere Informationen siehe Webpage
https://www.uni-ulm.de/mawi/itop.html