Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,5, Universität Kassel (Institut für Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Social-Media Plattformen gewinnen bei Nutzern weiter an Relevanz und Bedeutung. Auch bei der Mikroblogging-Plattform Twitter ist diese Entwicklung erkennbar: Die Anzahl der weltweiten aktiven Nutzer wird von derzeit 310 Millionen bis zum Jahre 2018 auf voraussichtlich über 380 Millionen steigen ( vgl. eMarketer 2016, Twitter 2016), was einem Nutzerwachstum von 22% entspricht. Dabei werden bereits jetzt jede Sekunde 7077 Tweets versendet. Das Tagesvolumen bildet eine Gesamtzahl von über 611 Millionen Tweets (vgl. Lahuerta-Otero & Cordero-Gutierrez 2016, S. 575). Nutzer produzieren dabei die unterschiedlichsten Inhalte. Insbesondere der Prozess des Konsums steht dabei in enger Beziehung mit dem Prozess des Generierens und Teilens von Informationen (vgl. Zeng et al. 2010, S. 13). Entsprechend entsteht eine Vielzahl unstrukturierter Daten, welche strukturiert und ausgewertet für unterschiedliche Unternehmenszwecke nutzbar sind. Ein Ziel der Analyse von Daten aus Twitter ist es, Trends zu erkennen und darauf aufbauend Handlungsempfehlungen zu entwickeln (vgl. Stieglitz et al. 2014, S. 91). Dabei steht die möglichst frühzeitige Identifizierung, Analyse und Bewertung von relevanten Veränderungen und Wandelprozessen im Fokus (vgl. Müller & Müller-Stewens 2...
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