{"id":776,"date":"2017-02-28T12:38:25","date_gmt":"2017-02-28T12:38:25","guid":{"rendered":"http:\/\/malisprojekte.web.th-koeln.de\/wordpress\/?p=776"},"modified":"2017-07-24T14:07:45","modified_gmt":"2017-07-24T14:07:45","slug":"kuratierte-twitter-listen-das-ideale-werkzeug-fuer-mediendokumentare-und-journalisten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/malisprojekte.web.th-koeln.de\/wordpress\/kuratierte-twitter-listen-das-ideale-werkzeug-fuer-mediendokumentare-und-journalisten\/","title":{"rendered":"Kuratierte Twitter-Listen: Das ideale Werkzeug f\u00fcr Mediendokumentare und Journalisten"},"content":{"rendered":"

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von Catharina Boss<\/h4>\n

Inhalte aus sozialen Medien \u2013 Handyvideos, Selfies, Tweets – werden f\u00fcr die mediale Berichterstattung zunehmend relevant. Nachrichtenagenturen und Medienh\u00e4user entwickeln deshalb Strategien, soziale Netzwerke zu beobachten und verwertbaren, sogenannten „User Generated Content“ herauszufiltern. Am Beispiel von thematischen Listen und der kostenfreien Anwendung TweetDeck<\/em> zeigt dieses Projekt, wie Struktur in die Datenflut des sozialen Netzwerks Twitter gebracht werden kann.<\/p>\n

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F\u00fcr die mediale Berichterstattung ist Monitoring von sozialen Medien unerl\u00e4sslich. Redakteure binden Fotos von Facebook oder Instagram in Beitr\u00e4ge ein, zeigen Videos von YouTube oder Snapchat, zitieren Tweets bekannter und unbekannter Personen. \u201eNetzreaktionen\u201c sind l\u00e4ngst fester Bestandteil von journalistischen Formaten geworden. Soziale Netzwerke dienen aber nicht nur der Anreicherung von Beitragen mit Bildmaterial, sondern auch als Trendbarometer und Fundus f\u00fcr die Themenfindung.<\/p>\n

Nachrichtenagenturen und Medienh\u00e4user entwickeln deshalb Strategien, soziale Netzwerke zu beobachten und verwertbaren, sogenannten User Generated Content herauszufiltern. Gleichzeitig ist die schiere Masse an Tweets, Posts und Videos nur schwer zu kontrollieren \u2013 geeignete User und ihr Content m\u00fcssen ausfindig gemacht und beobachtet werden, Inhalte auf Authentizit\u00e4t und Qualit\u00e4t hin verifiziert werden. Dies erfordert einen hohen Arbeits- und Zeitaufwand bei der Kuration, bringt aber System und somit \u00dcberblick in die Recherche.<\/p>\n

Ziel des Praxisprojektes (im MALIS-Studiengang der TH K\u00f6ln unter Betreuung von Prof. Dr. Petra Werner und Miriam Schmitz) war es, in der Abteilung Content Services der Produktionsfirma infoNetwork<\/em> das Kuratieren von Web-Inhalten am Beispiel von Twitterlisten zu erproben. Listen dienen dazu, Profile \u00fcbersichtlich zu sortieren und Themen oder Personengruppen zuzuordnen. Insgesamt wurden drei Kategorien von Listen erstellt:<\/p>\n

a) Listen, die sich am Kategoriensystem des Archivs orientieren ( z. B. Politik)
\nb) Listen zu ereignisgetriebenen Themen (z. B. Pr\u00e4sidentschaftswahlen USA)
\nc) allgemeine Listen (z. B. Deutsche Medien).<\/p>\n

Um die inhaltliche Qualit\u00e4t von Listen abzusichern, wurden konkrete Anforderungen an die Auswahl von Accounts formuliert. Hierunter fallen beispielsweise die Relevanz f\u00fcr das Programm der Mediengruppe, die Aktivit\u00e4t des Users, die Anzahl der Follower sowie die Echtheit des Accounts.<\/p>\n

Das blo\u00dfe Anlegen von Listen gen\u00fcgt aber nicht, um sie effektiv als Recherchewerkzeug zu nutzen, denn die Timeline von Twitter selbst bietet keine Filter- oder Suchfunktionen. Im Zuge des Projekts wurde deshalb die Aufarbeitung mittels einer webbasierten Anwendung ins Auge gefasst. Ausgew\u00e4hlt und evaluiert wurden ein kostenfreies und eine kostenpflichtiges Produkt: TweetDeck<\/em> (https:\/\/tweetdeck.twitter.com\/<\/a>) und Hootsuite (<\/em>https:\/\/hootsuite.com\/<\/a>)<\/em>.<\/p>\n

Beide Anwendungen verfolgen das Prinzip Kolumnen auf Basis unterschiedlicher Quellen (Listen, User, Suchbegriffe o.\u00e4.) anzuordnen und diese nach verschiedenen Parametern zu filtern (Content, User, Reichweite, Schlagwort u.a.). Die Entscheidung fiel zugunsten der kostenfreien Anwendung TweetDeck<\/em>\u00a0 aus, die durch den Umfang an Recherchem\u00f6glichkeiten und Funktionen insgesamt besser abschneidet.<\/p>\n

Die Verwendung von TweetDeck wurde mehrere Wochen durch Mediendokumentare in der Planungsredaktion von infoNetwork<\/em> mit einem Set an vorgefertigten, kuratierten Listen getestet. Die Aufgabe des Mediendokumentars an dieser Stelle ist es, Redakteure, die Themen und Drehs tagesaktuell disponieren, bei der Recherche und Materialzulieferung zu unterst\u00fctzen. Die Twitter-Listen sollten als zus\u00e4tzliches Informationsmittel genutzt werden, mit dem Wunsch, durch das Monitoring von Tweets nicht nur zus\u00e4tzlichen Content sondern auch frische, erst aufkeimende Themen zu finden.<\/p>\n

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TweetDeck-Recherchebeispiel<\/figcaption><\/figure>\n

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TweetDeck-Detailanzeige<\/figcaption><\/figure>\n

Letztlich zeigte sich, dass eine Mixtur aus Recherche in den Listen und Anwendung weiterer Ans\u00e4tze, wie das Verfolgen popul\u00e4rer Hashtags, einen sehr guten \u00dcberblick \u00fcber aktuelle Themen und Debatten im sozialen Netzwerk gab. Als Informationsmittel konnte sich TweetDeck<\/em> also bew\u00e4hren. Das Herausfiltern g\u00e4nzlich neuer Inhalte blieb jedoch aus verschiedenen Gr\u00fcnden hinter den Erwartungen zur\u00fcck, z.B. weil Themen fr\u00fcher oder zeitgleich \u00fcber andere Kan\u00e4le kommuniziert oder durch die Redaktion als nicht relevant bewertet wurden.<\/p>\n

Ein erfolgreiches Beispiel f\u00fcr die Nutzung von TweetDeck<\/em>: Als im Zuge der Stimmenauswertung der Pr\u00e4sidentschaftswahlen in den USA die Website der kanadischen Einwanderungsbeh\u00f6rde wegen \u00dcberlastung nicht erreichbar war, wurde diese Information zuerst \u00fcber die sozialen Netzwerke verbreitet und konnte dank des Monitorings zeitnah in die Liveberichterstattung aufgenommen werden. TweetDeck<\/em> wird weiterhin von Mediendokumentaren zur Information genutzt und die Recherche in sozialen Netzwerken wird ausgeweitet.<\/p>\n

In K\u00fcrze wird der Dienst Crowdtangle<\/em> in das Tagesgesch\u00e4ft eingebunden, der die Performance von user-generiertem Content statistisch auswertet und Aufschluss \u00fcber popul\u00e4r werdende Inhalte liefert.<\/p>\n

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crowdtangle Leaderboard-Auswertung<\/figcaption><\/figure>\n

Im Test befindet sich au\u00dferdem die App Nunki<\/em>, mit der Posts diverser Netzwerke ortsbasiert („geo-fenced“) recherchiert und gesammelt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Beispiel NUNKI geo-fenced data mining (Link zur Abbildung<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n

In Zukunft wollen die Mediendokumentare von infoNetwork den Output von Recherchen in sozialen Netzwerken noch verbessern und das Monitoring ausbauern. Das Ziel: spannende Geschichten f\u00fcr die
\nBerichterstattung von morgen finden!<\/p>\n

Das Projekt wurde mit dem Marianne-Englert-Preis 2017<\/a> des vfm ausgezeichnet und der Fachaufsatz ver\u00f6ffentlicht (s. http:\/\/www.vfm-online.de\/weblog\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/info7_2017-2_S-44-47.pdf<\/a>)<\/p>\n

Profil Catharina Boss<\/a><\/p>\n

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