Kurzzusammenfassung

Die mit Web2.0 und User Generated Content Technologien verfügbaren Informationen haben ein enormes Potential, die Methoden von Markt-, Trend- und Zukunftsforschern zu stützen. Zur Verarbeitung und Auswertung dieser Daten sind innovative Ansätze zu leistungsfähigen, computergestützten Systemen notwendig. Aus den Methoden und Arbeitsweisen der Markt-, Trend- und Zukunftsforscher werden Anforderungen an Daten und Systeme zu ihrer automatisierten Unterstützung extrahiert. Durch den Vergleich dieser Anforderungen mit einer Betrachtung verschiedener User Generated Content Arten werden Social Bookmarks und die Anwendung Delicious als Datenlieferant für eine beispielhafte Umsetzung eines solchen Auswertungssystems ausgewählt. Aus den Anforderungen an das Auswertungssystem und den Arbeitsweisen von Markt-, Trend- und Zukunftsforschern wird zusammen mit einer Betrachtung manueller Explorationsmöglichkeiten bei Delicious ein Systemkonzept entwickelt, mit dem eine auf Themen bezogene Auswertung von Social Bookmarks über frei wählbare Zeitintervalle möglich ist. Durch das Bilden von Usergruppen über Kriterien und den Einsatz effektiver Algorithmen zur Aggregation und Analyse der Daten lassen sich thematisch relevante Ergebnisse auch über große Datenmengen performant generieren. Die Leistungsfähigkeit dieses Systems und die Relevanz der Ergebnisse werden anhand von Beispielen demonstriert. Es zeigt sich, dass das Auswertungssystem thematisch relevante Ergebnisse produzieren kann. Gute Kriterien selektieren User, die sich mit einem beabsichtigten Zielthema aktiv beschäftigen. Dominant ist ein Zielthema, wenn sich die selektierten User stark mit diesem Thema befassen. Gute Kriterien und dominante Zielthemen sind im vorgestellten Auswertungssystem Bedingungen, um relevante Resultate zu erzeugen.