Die Analyse sozialer Medien, also die Interaktionen von Benutzern und die von Benutzern erstellten Informationen (Micromessaging/Twitter, Weblogs, soziale Netzwerke) führt zu einer Reihe von Herausforderungen, welche Architekturen und Systemen für verteilte Echtzeitberechnungen auf (sozialen) Strömen und Graphen benötigen: Die große Anzahl an Teilnehmern (mehr als 2 Milliarden aktive Mitglieder auf Facebook) und Interaktionen (über 500 Millionen Nachrichten auf Twitter pro Tag) sowie die öffentliche, oftmals sofortige Verfügbarkeit der Informationen ermöglichen und erfordern es, aktuelle Entwicklungen und Interaktionen „live“ zu analysieren.

Ein besonderes Interesse gilt am Lehrstuhl der Untersuchung zur Ausbreitung von Informationen (Information Diffusion). Dabei wird untersucht, auf welchen Wegen sich eine bestimmte Information (z.B. eine Nachricht, ein Bild oder ein Begriff) ausbreiten, welche Rolle dabei bestimmte Nutzer spielen und wie die Popularität beeinflusst wird („Viralität“).

Die Berechnung der Ausbreitungswege in Echtzeit durchzuführen ermöglicht neue Anwendungen wie z.B. im Onlinejournalismus, da sowohl die Quellen und Ausbreitung von Information nachvollziehbar werden als auch der eigene Einfluss genau verstanden wird. Damit sind weitergehende Analysen möglich, um Vertrauenswürdigkeit und Relevanz von Informationen zu bestimmen, was bisher vor allem manuell erfolgen muss und demzufolge nicht mit den Datenmengen und anderen

ANtIDOTE: Realtime Analysis of Information Diffusion for Trust and Relevance

Zusammenfassung

Moderne soziale Medien wie Twitter oder Facebook umfassen einen signifikanten, immer größeren Anteil der Bevölkerung, welches diese Medien nutzt, um Nachrichten auszutauschen. Durch ihre weitreichende Abdeckung der Welt und die schnellen Reaktionszeiten fungieren die sozialen Medien als „sozialer Sensor“ und haben darüber hinaus noch einen messbaren Einfluss auf die reale Welt.
Während zur Erkennung von Ereignissen und Trends bereits skalierbare Verfahren entwickelt wurden, müssen die Relevanz und die Vertrauenswürdigkeit von Nachrichten aufwändig durch manuelle Überprüfung festgestellt werden. Ein wichtiger Aspekt einer solchen Überprüfung ist das Verständnis der Ausbreitungswege.
Bestehende Arbeiten zur Analyse der Ausbreitungswege beruhen auf komplexen Modellen mit aufwändigen Berechnungen, wodurch sie zur Analyse großer Datenmengen in Echtzeit ungeeignet sind. Ziel dieses Projekts ist es, Algorithmen und Systeme zu entwickeln, um die massive Ausbreitung von Informationen in hoher Geschwindigkeit in sozialen Medien nachzuvollziehen. Der Ergebnisse dieser Analysen werden dann zur Bestimmung der Vertrauenswürdigkeit eingesetzt und mit bestehenden, aufwändigen Verfahren verglichen.

Projektstart:  01.01.2019

Projektende: 31.12.2021

Laufzeit:         2019-2021

Projektträger: DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft)

Projektverantwortung vor Ort: Prof. Dr. Peter M. Fischer

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg: Prof. Dr. Peter M. Fischer