Big Data zwischen den Zeilen „lesen“. 2018-01-04T14:41:03+00:00

Big Data zwischen den Zeilen „lesen“. Digitale Sprache verstehen.

Als relativ junge Disziplin begreift die Internetlinguistik den dynamischen Datenpool www als spannende Quelle für neue Formate der Kommunikation.

In unserer Lebenswelt − online wie offline − sind wir permanent von (sprachlichen) Zeichen umgeben: angefangen beim Toilettenschild bis hin zum bunten Social-Media-Auftritt. Es sind letztlich die Macht der Wörter und deren anhaltende Erinnerung, mit der sich die größte Wirkung bei Zielgruppen erreichen lässt. Diese Sprachmacht wird aber in der Regel unterschätzt. Weil wir alle jeden Tag Sprache verwenden, denken wir, automatisch Sprachexperten zu sein. Diese Erkenntnis ist in den meisten Unternehmen weiterhin vorzufinden − jedoch bedarf Sprache spezieller Expertise, denn Sprachverarbeitung läuft zum großen Teil unbewusst ab.

Das Internet mit seinen Big Data liefert uns eine wunderbare Möglichkeit,  Kommunikationsmöglichkeiten zu identifizieren, sprachlich anzureichern und auszuwerten. Social Media, Blogs, Freitextfelder auf Homepages oder Bewertungs-/User-Foren sind entsprechende Datenquellen. Nur rund ein Drittel der großen Konzerne und Mittelständler gibt allerdings an, seine Big Data systematisch zu analysieren. Viele Kommunikations- oder Marketing-Verantwortliche, gerade von Mittelständlern, verkennen die Relevanz dieser Daten für ihre Strategie, trauen sich keine Bewertung dieser zu oder erachten sie im stressigen Tagesgeschäft als nicht relevant. Dadurch gehen Unternehmen jedoch genau diejenigen Informationen verloren, nach denen alle suchen: Wie kamen entsprechende Kampagnen an? Was denken Zielgruppen über das Unternehmen oder dessen Produkte/Dienstleistungen (Image)? Was wird gut, was wird schlecht bewertet (sogenannte Sentiments)? Vor allem aber: Was sind die wirklichen Wünsche und Gedanken der Zielgruppen? Dieses realistische Kunden-, aber auch Mitarbeiter-Feedback ist inzwischen von höchster Bedeutung und kommt zunehmend in großen Mengen aus dem Online-Bereich. Warum also die Daten, die sowieso schon produziert wurden, nicht auch gewinnbringend nutzen?

Der Vortrag zeigt auf, wie Sie aus Ihren Big Data Spuren des Denkens besser extrahieren können.

  • Analyse: Welche Text- und Sprachdaten kommen zur Analyse in Frage?

  • Muster finden: Welches Wissen ist wertvoll, welches nicht?

  • Linguistik für Einsteiger: Wie lese ich „zwischen den Zeilen“?

  • Sprache & Denken: Welche Kriterien sind aus der Sprache ablesbar? (Geschlecht, Alter, Machtdistanz, Extraversion, Einstellung zum Gegenstand etc.)

  • Metaebene: Was bedeuten die sprachlich erhobenen Ergebnisse? Wie kann sprachlich auf entsprechende Diskurse reagiert werden?

IT-Produkte können inhaltliche Zusammenhänge menschlicher Kommunikation noch nicht hinreichend allein deuten. Linguisten schon.

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