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UN: SAS Social Media Analytics als soziales Stimmungsbarometer

United Nations Initiative Global Pulse erprobt Hightech-Früherkennung sozialpolitischer Problementwicklungen ++ Social Media Analytics vermittelt konkrete Erkenntnisse über die Lebensrealität Betroffener vor dem Eintreten wirtschaftlicher Krisen
(PM) Heidelberg, 04.04.2012 - SAS, einer der weltgrten Softwarehersteller, hat im Auftrag der United Nations Initiative Global Pulse zwei Jahre lang offene soziale Medien in den USA und Irland mit Blick auf Arbeitsmarktthemen analysiert. Das Ergebnis: Die Diskussionen und Stimmungen im Web 2.0 gaben bereits im Vorfeld Hinweise auf einen Anstieg der Arbeitslosigkeit, der sich in den offiziellen Statistiken noch nicht widerspiegelte. Zudem lieferte die Analyse Informationen zu den konkreten Themen, die die Betroffenen bewegen. Erkenntnisse dieser Art knnen politische Entscheidungstrger knftig bei der Krisenprvention und -bewltigung untersttzen. Die Analyse von insgesamt rund einer halben Million ffentlicher Blogs, Foren und Websites erfolgte mit den SAS Lsungen SAS Social Media Analytics und SAS Text Miner. Global Pulse (www.unglobalpulse.org/) ist eine Initiative des UN-Generalsekretrs Ban Ki-moon, die Innovationen im Bereich des Datenmanagements und Real-Time Analytics fr die Vereinten Nationen erschlieen soll.

Mithilfe von SAS verglich Global Pulse Stimmungsindikatoren und den Umfang der Diskussionen in den sozialen Netzwerken mit offiziellen Arbeitslosenstatistiken, um eine Korrelation zu erkennen. Ein besonderes Augenmerk richtete SAS auf die Tonalitt der Kommentare und die Stimmungslage in den ffentlichen virtuellen Debatten. Zustzlich wurden Cluster zu verschiedenen Themen angelegt, darunter Wohnen, Transport und Finanzierung, um einen direkten Bezug der Web-2.0-Diskussionen zur Lebensrealitt der Kommunikatoren zu schaffen.

Stornierte Urlaubsreisen sind Hinweis auf Anstieg der Arbeitslosigkeit

Die Analyse ergab, dass intensivere Diskussionen beispielsweise um Sparmanahmen beim Lebensmitteleinkauf oder bei der Pkw-Nutzung auf einen zuknftigen Anstieg der Arbeitslosigkeit hindeuten. Zunehmende Social-Media-Debatten ber stornierte Urlaubsreisen, reduzierte Gesundheitsausgaben oder gar Zwangsrumungen liefern zudem Hinweise auf kritische soziale und wirtschaftliche Trends. Diskussionen ber Wirtschafts- und Alltagsthemen mit negativer Tendenz intensivierten sich in beiden Lndern immer einige Monate vor einem offiziell konstatierten Anstieg der Arbeitslosigkeit. Damit geben Analysen dieser Art politischen Entscheidungstrgern wertvolles Material an die Hand, mit denen sie bereits im Vorfeld von Krisen effizient gegensteuern knnen.

Die Zusammenarbeit von SAS mit UN Global Pulse hat neue Mglichkeiten erffnet, offizielle Statistiken zu den Auswirkungen globaler Krisen durch die Analyse der Kommunikation im Netz zu ergnzen und zu unterfttern. Damit hat das Projekt klar belegt, dass die Echtzeit-Analyse ffentlich zugngiger Social-Media-Inhalte sehr frhzeitig wichtige Informationen fr politische Entscheidungstrger liefern kann. "Unternehmen der Privatwirtschaft analysieren bereits Daten aus den sozialen Medien, um in Echtzeit wichtige Erkenntnisse zu ihren Kunden zu gewinnen", sagte UN-Generalsekretr Ban Ki-moon bei der UN Vollversammlung im November. "Viele dieser Daten sind auch hchst relevant in Bezug auf politische und wirtschaftliche Entwicklungen - deshalb mssen auch wir diese Informationen nutzen."

"Soziale Medien ergnzen heute den Kommunikationsfluss zwischen Brgern und dem ffentlichen Sektor und werden immer wichtiger", kommentiert Wolf Lichtenstein, Vice President DACH Region, SAS. "Diskussionen, Meinungs- und Stimmungsuerungen auf diesen Plattformen sind Indikatoren fr wesentliche politische, soziale und wirtschaftliche Trends. Die Politik und der ffentliche Sektor mssen diese Informationen nutzen, um ein Feedback zu politischen Strategien und Manahmen zu erhalten, eine brgernahe Politik zu gestalten und die Recherche zu sozialen Themen und Entwicklungen zu untersttzen. Dafr sind Technologien erforderlich, mit denen unstrukturierte Texte kategorisiert und enorme Datenmengen zukunftsorientiert analysiert werden knnen," so Lichtenstein.

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