Von Claas Lübbert, Redaktionsleiter

"Total verhunzt und geschrumpft – so zeigt Google der Welt unseren Dom." Diese Schlagzeile war in der vergangenen Woche einer der Aufmacher im "Kölner Express". Die Abhandlung eines solchen Themas – gezeigt wurden bei Googles "World Wonders Project" veröffentlichte Fotos des Bauwerks, auf denen die Türme tatsächlich stark beschnitten sind – im lokalen Boulevard-Blatt sagt einiges über das Verhältnis der Kölner zu ihrer Stadt. Es sagt aber vor allem auch einiges über die Macht des Suchmaschinen-Giganten, denn warum lässt sich aus dieser Geschichte überhaupt eine Story mit "Aufreger-Potenzial" stricken? Offenbar deshalb, weil man dem Konzern attestiert, die von ihm übermittelten Informationen wären von höchster Relevanz. Die Macht über Daten – das Wissen über die Dinge, die die Welt bewegen – daran manifestiert sich das Bild des mächtigen Konzerns, der der Welt entstellte Bilder des aus Sicht so manchen Kölners wichtigsten sakralen Bauwerks überhaupt zeigen kann.

So sind die unfassbaren Datenmengen, die im World Wide Web – und darüber hinaus auch auf Servern von Unternehmen – kursieren, Segen und Fluch zugleich: Sie bieten eine unglaubliche Menge an verfügbaren Informationen. Gleichzeitig macht diese unglaubliche Menge es nahezu unmöglich, diese zu strukturieren und zu selektieren – und vor allem auch zu validieren. Dass diese Notwendigkeit dennoch besteht, hat natürlich nicht nur Google erkannt – ebenso wie die Tatsache, dass die Fähigkeit, dies zu tun, sich gewinnbringend einsetzen lässt.

Ohne das Bild von den bösen Datenkraken malen zu wollen: Wer entscheidet, was lesenswert, sinnhaft, unterhaltsam, etc. ist? Und was sind die Erkenntnisse, die sich je nach individuellen Bedürfnissen, Betrachtungsweisen und nicht zuletzt  geschäftlichen Interessen daraus ziehen lassen? Bedeutet "Big Data" automatisch "mehr Erfolg" – zumindest, wenn man die Macht über die Daten hat?

Die derzeitige und zukünftige Rolle von "BigData", das Potenzial hiervon für Marketing und Marktforschung sowie Anwendungsfälle aus der Praxis beleuchten die Beiträge dieser Ausgabe des marktforschung.dossier. Darüber hinaus gewährt uns Marko Ottawa von der Telekom einen Blick hinter die Marktforschungs-Kulissen eines großen Konzerns und schildert die Erfahrungen des Unternehmens mit Social Media Research. Was wiederum passiert, wenn man Marktforschung selbst einer "Social Media Brand Analysis" unterzieht, offenbart eine Eigenstudie von Insius zur Wahrnehmung von Marktforschung im Social Web.

Von welcher Seite aus man es auch beleuchtet – ob methodisch, analytisch, wissenschaftlich, inhaltlich, gesellschaftlich oder betriebswirtschaftlich: Bei allen Möglichkeiten, die das WWW bietet, gilt es, aufmerksam zu bleiben – und sich keinen "falschen Kölner Dom" unterschieben zu lassen. Ich bin sicher, die Beiträge dieser Ausgabe sind geeignet, Ihnen hierbei Unterstützung zu bieten.

Von André Lang (Insius)

Während das Internet als Erhebungsinstrument in Form von Online-Panels nicht mehr aus der Marktforschung wegzudenken ist, ist die Sicht auf Web und Social Media als zusätzlichen, passiv nutzbaren Kanal zur Datengenerierung noch uneinheitlich.

Klar ist einerseits, dass Foren, Blogs, Facebook und Twitter einen besonders unverfälschten Blick darauf zulassen, was Konsumenten denken und was sie bewegt. Kein Paneleffekt oder Interviewer-Bias stört hier das Bild. Probengrößen von 10.000 bis 100.000 - je nach Thema - sind keine Seltenheit. Besonders bei hypothesenfreien qualitativen Analysen schlägt sich diese Fülle an Äußerungen in einem besonderen Detailierungsgrad an User Insights nieder.

Andererseits besteht aber auch noch Grund zur Skepsis. Zum einen wäre da die Datenschutzproblematik, wenn neben den eigentlichen Inhalten auch Eigenschaften des Verfassers zur Bildung eines Profils gesammelt werden. Die Schufa schickt sich dieser Tage (ungewollt) an, eine gesellschaftliche Diskussion dazu loszutreten, deren Ausgang nicht nur für Auskunfteien, sondern auch für die beobachtende Marktforschung Folgen haben könnte.

Darüber hinaus gibt es methodische und praktische Herausforderungen: Die mangelnde Repräsentativität ist schon alleine deshalb nicht zu beheben, weil keine zuverlässige Aussagen zu demographischen Merkmalen der Verfasser verfügbar sind. Außerdem ist bei großen Proben die Filterung auf die für die Fragestellung relevanten Beiträge sowie die Aggregation der gefundenen Themen schwierig, sofern man nicht auf manuelle Sortierung und Codierung zurückgreifen möchte. Da zudem keine Fragen gestellt werden können, bleibt man auf das beschränkt, was "schon da" ist: Nur Themen, über die tatsächlich diskutiert wird, können durch Beobachtung analysiert werden.

Trotz der zunehmenden Bedeutung von Facebook, Twitter und Co. ist der Blick der Marktforschung auf Web und Social Media also (noch) ein zwiespältiger. Diese Feststellung bietet einen guten Anlass einmal nachzuschauen, wie das Bild denn aussieht, wenn man die Perspektive umkehrt. Die Frage, die wir uns gestellt haben, lautet:

Wie ist die Wahrnehmung von Marktforschung in Social Media und Web?

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Von Marco Ottawa (Telekom Deutschland)

Vor fünf Jahren haben wir uns in der Marktforschung der Deutschen Telekom erstmalig mit der damals noch brandneuen Methodik der Social Media Analysen beschäftigt. Zu diesem Zeitpunkt sprachen wir noch von Forenanalysen, weil die sozialen Netzwerke, allen voran Facebook, bei Weitem nicht die heutige Reichweite besaßen. Nach zwei Versuchen mit im Nachhinein suboptimalen Anbietern, die uns das berühmte Lehrgeld gekostet haben, arbeiten wir seit zweieinhalb Jahren erfolgreich mit einem Dienstleister zusammen, der automatisch die relevanten Quellen auswertet, welche dann von Kommunikationswissenschaftlern manuell ausgewertet und nach ihrem Sentiment bewertet wird. Als Quintessenz aus zahlreichen Gesprächen mit Instituten, Wissenschaftlern und betrieblichen Marktforscherinnen stellt dieses Vorgehen derzeit das Optimum dar. Einer vollautomatischen Analyse von Social Media Beiträgen stehe ich bis auf weiteres skeptisch gegenüber, solange Dialekte und vor allem Ironie von linguistischer und semantischer Software nicht einwandfrei erkannt und in ihrem Kontext bewertet werden können.

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