Conference Tweets

Konferenz-Tweets:Ansätze zur Analyse wissenschaftlicherKommunikation bei TwitterDr. Katrin Weller, M.A.Vortrag an der Karl-Franzens-Universität Graz09. Mai 2011

Fragestellung 1 Wie kann wissenschaftliche Kommunikation bei Twitter vermessen werden?

Fragestellung 2 Wie twittern Wissenschaftler während Fach-Konferenzen?

Microblogging mit Twitter Max. Follower 140 Zeichen Retweet (RT) Hash- Retweets tags # (RT) @-message direct @- messages messag Hashtag e

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien Wissensmanagement & Naturereignisse & Unternehmenskommunikation Katastrophen Wahlen & Politik Werbung & Marketing

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien Kanada #iranElection #EkitiElection NRW-Wahl #egypt Wahlen & Politik

Einsatzbereiche von Twitter / Untersuchungsszenarien Oklahoma #qldfloods red river grass fire #SoCal Japan Naturereignisse & Katastrophen

Microblogging in der Wissenschaft? Wissenschaft & Lehre

Microblogging in der Wissenschaft?Wie lassen sich wissenschaftliche Tweets erkennen? Inhaltsbezogen • Was sind wissenschaftliche Inhalte bei Twitter? • Automatische Identifikation nicht möglich. Personenbezogen • Was ist ein Wissenschaftler? • Wie findet man diese bei Twitter? Formatbezogen • Identifikation über Hashtags. • Verlust muss in Kauf genommen werden.

Forschungsstand• Untersuchungen zu Twitter in der Wissenschaft sind i.d.R. auf Hashtags aufgebaut, insbesondere eignen sich Konferenzhashtags. TweetDeck Foto: http://www.zephoria.org/thoughts/archives/2009/11/24/spectacle_at_we.html

Twitter-Nutzung bei Konferenzen Es beteiligen sich Konferenzteilnehmer und Externe an Konferenz-Hashtag-Diskussionen. Getwittert wird vor, während und nach der Konferenz. Kostenloses W-Lan und offizielle Konferenz- Hashtags sind nicht immer verfügbar.

Vorgehensweise: Konferenz-Tweets auswerten • Auswahl der Konferenzen • Sammlung der Tweets anhand von Datensammlung Konferenzhashtags (über www.twapperkeeper.com) • z.B. Automatische • Zeitverläufe Auswertung • Aktive Nutzer • Nutzer-Netze • Beurteilung von Tweet-Arten Manuelle • Kernfrage: beziehen sich Tweets auf Auswertung fachliche Inhalte der Konferenz? • Verweise auf externe Web-Inhalte

Auswahl der Konferenzen Konferenz World Wide Dublin Core Modern Tagung d. Web and Language Institute for Conference Metadata Association Enabling Geo- Conference spatial Scholarship Hashtag #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst Ort Raleigh, Seoul, Philadelphia, Charlottesville, NC, USA Südkorea PA, USA VA, USA Konferenz- 26.- 12. - 27. - 25. - daten 30.04.2010 16.10.2009 30.12.2009 27.05.2010 Fachbereich Informatik Informatik (Digital) Digital Humanities Humanities Teilnehmer >1.000 < 500 > 1.000 < 500Untersuchungs- 13.04.- 12.10.- 15.12.2009- 11.05.- zeitraum 14.05.2010 23.10.2009 14.01.2010 09.06.2010

Basisdaten der Konferenzen Konferenz #www2010 #dcmi2009 #mla09 #geoinst Tweet-Anzahl 3.358 146 1.929 1.673 Anzahl der 903 27 369 99 Twitterer Ø Tweets pro 3,72 5,41 5,23 16,90 Twitterer Anzahl/Anteil RTs* 33,38% 25,34% 21,41% 8,31% 1121/3.358 37/146 413/1.929 139/1.673 Ø RTs* pro 1,24 1,37 1,12 1,40 Twitterer Anteil/Anzahl 7,47% 5,48% 13,37% 24,33% @-Nachrichten 251/3.358 8/146 258/1.929 407/1.673 Ø @-Nachrichten 0,28 0,30 0,70 4,11 pro Twitterer * Automatisch erkannte RTs.

Automatische Auswertungen

Beispiel für einen Zeitverlauf: #mla09 Anzahl der Tweets pro Stunde Zeitachse: Messung in StundenGraphik von Cornelius Puschmann

Beispiel für ein Personennetzwerk basierend auf RTs: #mla09Graphik von Cornelius Puschmann

Beispiel für Retweet-Netze im ZeitverlaufDaten für die Digital Humanities Conference 2010 (7-10 July 2010), Quelle: Puschmann, C., Weller, K., & Dröge, E. (2011). StudyingTwitter conversations as (dynamic) graphs: visualization and structural comparison. Presented at General Online Research, 14-16 March2011, Düsseldorf, Germany. Retrieved from http://ynada.com/posters/gor11.pdf.

Anzahl Tweets 0 40 80 20 60 140 180 100 120 160 200 BoraZ futureweb2010 fabien_gandon olgag tommyh smalljones apisanty LaTerribleLizwww2010 + WWW2010 UNCpublichealth karenchurch neumarcx @boraz als „Liveticker“ juansequeda waynesutton mamund gaedke kegill rtroncy kevinmarks alisohani • Hat am meisten getwittert. lysander07 hastac (HASTAC? 16) munmun10 theRab frankolken mstrohm xeeliz YahooLabs JANNAQ ed80 ImagineInternet jahendler secoresearch Tweet nicht so häufig weiterverbreitet wurde. stevedave_l aamonnz aspyker azaroth42 Beispiel für Personeninformationen: #www2010 stuwrigley tadejtadej w3cbrasil Aktivität einzelner Personen: Tweetanzahl (#www2010) clauwa joshsh krisztianbalog mattroweshow aleboz nitya RobVesse tamingdata • Bekam dadurch insgesamt viele Retweets, obwohl jeder einzelne tksakaki junszhao ruby JeniT LocalTechWire mantruc vagnerdiniz

Anzahl Tweets 40 60 20 80 0 100 120 140 160 samplereality mlaconvention briancroxall kfitzMLAdeconvention triproftri amandafrench jcmeloni nowviskie academicdave NewFacMajority JenHoward ryancordell amandalicastro wpwend42 amndw2 georgeonline eetempleton mkirschenbaum spikenlilli Trotz Abwesenheit: Croxall als drittaktivster Twitterer Beispiel für Personeninformationen: #mla09 annecmccarthy ericganderson Aktivität einzelner Personen: Tweetanzahl (#mla09) warnick alogemann derekbruff christydena EMiC_project profsyn kwissoker lizlosh mini_mia mkgold

Personeninformationen: Beispiel #mla09Aktivität einzelner Personen: @-Nachrichten (#mla09)Beispiel: Brian Croxalls Abwesenheit • Croxall konnte nicht an der Konferenz teilnehmen. • Verfasste dazu einen Kommentar, der für viel Resonanz auf Twitter sorgte. 40 Anzahl @-Nachrichten 35 30 25 20 15 10 5 0 @-Nachrichten gesendet @-Nachrichten empfangen

Manuelle Auswertung

Manuelle Auswertung: Tweets Kategorisierungsschema für Tweet-Inhalte 1. Ebene: Inhalt 2. Ebene: Zweck 1.1 Bezug auf fachliche 2.1 Kommunikation, Kontakt Themen der Konferenz [YES] zu anderen [COM] 1.2 Kein Bezug auf fachliche 2.2 Konferenzbezogene Themen der Konferenz [NO] Tweets [CONF] 1.3 Nicht definierbar 2.3 Selbstbezogene Tweets [NA] [ME] 2.4 Retweets [RT] (nicht weiter kategorisiert) 2.5 Externe Links [URL] 2.6 Nicht definierbar [NA]

Kategorisierungsbeispiele (1. Ebene) “#www2010 by Danah Boyd on "Privacy and Publicity in the Context of Big Data", http://www.danah.org/ papers/talks/2010/WWW2010.html” “Anyone form UNC North Carolina here today? what about lunch together tomorrow at Convetion Center? (Alumni MA1994, Poli Scie) #www2010”

Kategorisierungsbeispiele (2. Ebene) “Good luck to all the TW people at #www2010 and #websci2010” “the official tag for Dublin Core conference in Seoul is now #dcmi2009” “managed to change my flights. lets hope the cloud doesnt stand in the way now... #www2010 #w4a #ashtag” “Very good summary! RT @pgroth: blog post up: two themes from #www2010 - http://wp.me/pm8cF-3c”

Erste Ergebnisse Beziehen sich die Tweets auf fachliche Inhalte der Konferenz? (ohne RTs) 2500 keine Angabe Nein Ja Anteil an den Konferenz-Tweets 2000 155 (ohne RTs) 1500 105 938 1000 1.002 500 953 308 0 #mla09 #www2010

Erste Ergebnisse Welche Arten von Tweets beziehen sich auf fachliche Inhalte der Konferenz? (#mla09) (ohne reine RTs, ohne f remdsprachliche Tweets) 400 350 Anzahl der Tweets (#mla09) Fachlicher Bezug nicht beurteilbar 300 Kein fachlicher Bezug vorhanden 250 Fachlicher Bezug vorhanden 200 150 100 50 0

Erste Ergebnisse Welche Arten von Tweets beziehen sich auf fachliche Inhalte der Konferenz? (#www2010) 700 (ohne reine RTs, ohne f remdsprachliche Tweets) Fachlicher Bezug nicht beurteilbar Anzahl der Tweets (#www2010) 600 Kein fachlicher Bezug vorhanden 500 Fachlicher Bezug vorhanden 400 300 200 100 0

Erste Ergebnisse Welchem Anteil der gesamten Tweets einer Konferenz wurden die folgenden Kategorien zugewiesen? (Vergabe von mehreren Kategorien pro Tweet möglich) Anteil an den Tweets einer Konferenz 60 53,8 % 50 #www2010 (ohne Retweets) in % #mla09 40 % 30,9 31 % % 30 27 27,3 % 21 % 20 17,8 % 15,5 % 15,4% 1098 382 439 630 386 220 428 364 10 5% 218 101 0 CONF URL COM ME NA

Zitationsanalyse bei Twitter

Zitationen und Referenzen • Dokument A zitiert Dokument B = es enthält eine Referenz auf B.. • Es fließen Informationen von B nach A. • Dokument B erhält eine Zitation und damit Reputation. Zitierendes Dokument A Zitiertes Dokument B Reputation Zitat: „[…] alles wird gut!“ Deshalb sage ich: alles wird gut! Referenz: siehe M. Muster. In: Dokument Information B., S. 55.

Zitationen und Referenzen in Twitter? URLs im Tweet • Referenzen nach außen („external citations“) • Worauf wird verwiesen? Retweets • Zitationen – Referenzen („internal citations“) • Fehlende Standardisierung @-mentions • „Just read an interesting paper by @sampleuser” • Schwer zu identifizieren

URLs im TweetVerschiedene Zählweisen sind möglich #www2010 #mla09 Number (and %) of tweets 1,338 (39.85%) 525 (27.22%) including at least one URL Number of total URLs 1,460 551 Number of unique URLs 574 199

Häufigkeiten von URLs: #www2010 Distribution of URLs from #www2010 45 Frequency of URL on rank n 40 #www2010 35 30 25 20 15 10 5 0 121 151 181 211 241 271 301 331 361 391 541 421 451 481 511 1 31 61 91 URL on rank n (ranked by frequency)

Häufigkeiten von URLs: #mla09 Distribution of URLs from #mla09 30 Frequency of URL on rank n 25 #mla09 20 15 10 5 0 113 129 145 161 177 105 121 137 153 169 185 9 1 25 41 57 65 73 81 89 97 17 33 49 URL on rank n (ranked by frequency)

URL Kategorisierung Blog Conference Error Media Press Project Publication Slides Twitter Other

Häufige URLs mit Kategorien: #www2010 URL Frequency Category http://blog.marcua.net/post/566480920/twitter-papers-at- 41 Blog the-www-2010-conference http://www.danah.org/papers/talks/2010/WWW2010.html 35 Publication http://kmi.tugraz.at/staff/markus/www2010/www2010_roo 29 Twitter mstream.html http://xquery.pbworks.com/rtp-meetup 22 Error http://www.elon.edu/e- 22 Conference web/predictions/futureweb2010/carl_mala mud_www_keynote.xhtml http://www.elon.edu/e- 18 Conference web/predictions/futureweb2010/default .xhtml http://futureweb2010.wordpress.com/schedule/ 16 Conference http://www.slideshare.net/haewoon/what-is-twitter-a- 13 Slides social-network-or-a-news-media-3922095 http://events.linkeddata.org/ldow2010/ 12 Conference http://opengraphprotocol.org/ 12 Project http://www.websci10.org/program.html 12 Conference

Häufige URLs mit Kategorien: #mla09 URL Frequency Category http://amandafrench.net/2009/12/30/make-10-louder/ 27 Blog http://www.briancroxall.net/2009/12/28/the-absent-presence- 23 Blog todays-faculty/ http://nowviskie.org/2009/monopolies-of-invention/ 22 Blog http://chronicle.com/article/missing-in-action-at/63276/ 20 Error http://www.profhacker.com/?p=4448 18 Press http://www.samplereality.com/2009/11/15/digital-humanities- 18 Blog sessions-at-the-2009-mla/ http://chronicle.com/blogpost/the-mlathe-digital/19468/ 16 Press http://www.profhacker.com/2010/01/09/academics-and- 15 Press social-media-mla09-and-twitter/ http://academhack.outsidethetext.com/home/2010/the-mla- 15 Blog briancroxall-and-the-non-rise-of-the-digital-humanities/ http://www.samplereality.com/2010/01/02/the-mla-in-tweets/ 15 Blog

Analyse der URL Kategorien: #mla09 und #www2010 Categories of URLs from #mla09 Categories of URLs from #mla09 (counting all URLs, n=551) (counting unique URLs only, n=199) Publicatio Twitter; 22 n; 4 Other; 36 Twitter; 14 Other; 20 Slides; 0 Slides; 0 Project; 11 Publication ;3 Blog; 54 Press; Blog; 229 123 Project; 5 Press; 34 Error; Error; Media; 34 28 69 Conferenc Conferenc e; 23 Media; 25 e; 16 Categories of URLs from #www2010 Categories of URLs from #www2010 (counting all URLs, n=1460) (counting unique URLs only, n=574) Other; 169 Conferenc Twitter; 76 e; 37 Twitter; 31 Slides; Blog; Other; Blog; 106 222 94 68 Conferenc e; 206 Publicatio Slides; 45 Error; 92 n; 135 Error; 201 Project; Publication Media; Media; 71 116 ; 52 Press; 92 137 Project; 51 Press; 33

RetweetsVerschiedene Zählweisen #www2010 #mla09Automatically detected RTs: Number and 1,121 (33.38% of 414 (21.46% ofpercentage of RTs in entire conference 3,358) 1,929)dataset∅ RTs per twitterer (automatically detected 1.24 1.12RTs, entire conference dataset)Retweets including at least one URL 530 207Manually detected RTs: Number and 1,318 (39.25% of 514 (26.65% ofpercentage of RTs in entire conference 3,358) 1,929)datasetManually detected RTs: Number and 828 (34.13% of 269 (30.6% of 1,206)percentage of retweets in subdataset of 2,426)tweets during actual conference days

Probleme bei der Auswertung Verschachtelte Retweets („encapsulated retweets“) RT@kwelle RT @rene_kaiser RT @MartineDurrant: How 20 popular websites looked when they launched - Telegraph http://tinyurl.com/mray5q Format RT@user ist nicht die einzige Möglichkeit: • via@user • Nur Text ohne Verfasser

Retweets nach Personen Top 3 der viel-zitierten und viel-zitierenden Twitterer #www2010 #www2010 #mla09 #mla09 RTs given RTs received RTs given RTs receivedlaterribleliz (46) boraz (85) newfacmajority (25) samplereality (49)uncpublichealth (42) apisanty (61) ryancordell (20) briancroxall (35)olgag (30) futureweb2010 (51) jcmeloni (13) nowviskie (33)

Retweet-Verteilung: #www2010 Distribution of given and received retweets for #www2010 number of RTs recieved for or given by 90 80 RTs received 70 RTs given person on rank n 60 50 40 30 20 10 0 1 51 101 151 201 251 301 351 401 451 501 551 person on rank n

Retweet-Verteilung: #mla09 Distribution of given and received retweets for #mla09 number of RTs recieved for or given by 60 50 RTs received person on rank n 40 RTs given 30 20 10 0 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181 person on rank n

Viel-zitierte Tweets: #www2010 Tweet text and ID From User RTs a delegação brasileira presente na #www2010 acaba de w3cbrasil 24 receber a notícia: a cidade do Rio de Janeiro sediará a Conferência #WWW2013 (ID: 13206448810) twitter roomstreams for every conference room at #www2010 mstrohm 16 can be found at http://bit.ly/bRfE69 #302C (ID: 12881760468) Summary of Twitter papers presented at #www2010 alisohani 11 http://is.gd/bRqBF (ID: 13268676873)

Viel-zitierte Tweets: #mla09 Tweet text and ID From User RTs Hey, guys, Ive blogged about "the amandafrench 18 amplification of scholarly communication":URL No. 1 Twitter, #MLA09, @briancroxall, & such: http://bit.ly/7SRgqZ (ID: 7221520139) New at ProfHacker: “Academics and Social profhacker 17 Media: #mla09 and Twitter,” byURL No. 5 @GeorgeOnline (and a bunch of you): http://wp.me/pAGUw-19K (ID: 7566711357) "Monopolies of Invention:" text of my #MLA09 nowviskie 16 talk on labor & IP issues in humanitiesURL No. 3 collaboration: http://is.gd/5Gckz (ID: 7185970970)

Fazit Erste Erkenntnisse zum Twitter-Verhalten auf wissenschaftlichen Konferenzen. • Twitter dient nicht ausschließlich (und nicht vorwiegend) zur Fach- Diskussion. • Unterschiedliche Verhaltensmuster bei verschiedenen Konferenzen. • Meist hohe Anteile an RTs und Verweise auf URLs. Verfeinerung und Ausweitung der Analysemethoden ist notwendig. Vergleiche mit Twitterdaten aus anderen Anwendungsbereichen geplant. Diskussion erwünscht!

Ausblick / Fortsetzung Work in Progress: • Überarbeitung des Kategorisierungsschemas • Auswertung von Tweets für als Wissenschaftler identifizierte Personen Mögliche weitere Forschungsbereiche: • Identifikation von „Nutzertypen“, Netzwerkanalyse • Analyse weiterer Konferenzen (verschiedene Fachbereiche) • Untersuchung zusätzlicher Hashtags pro Konferenz • Einbeziehung von Hintergrundinformationen

Beste Grüße aus Düsseldorf!

Beste Grüße aus Düsseldorf!Dr. Katrin WellerAbteilung für InformationswissenschaftInstitut für Sprache und InformationHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfUniversitätsstr. 1, Geb. 23.21.04.68, 40225 DüsseldorfE-Mail: weller@uni-duesseldorf.deTwitter: @kwelleVielen Dank an die Kollegen: @coffee001 @free5pirit @knuurps @ParrPar Cornelius Julia Evelyn Parinaz #iwhhu #nfgwin Puschmann Verbina Dröge Maghferat

Literatur (Auszüge) • Boyd, D., Golder, S., Lotan, G.: Tweet, tweet, retweet: Conversational aspects of retweeting on Twitter. In R. H. Sprague (Ed.), Proceedings of the 43rd Conference on System Sciences (HICSS 10), Honolulu, Hawaii, USA. Piscataway, NJ: IEEE (2010) • Dröge, E., Maghferat, P., Puschmann, C., Verbina, J., & Weller, K. (2011). Konferenz-Tweets: Ein Ansatz zur Analyse der Twitter-Kommunikation bei wissenschaftlichen Konferenzen. In Proceedings of ISI 2011: Internationales Symposium der Informationswissenschaft 2011, Hildesheim, Germany. • Ebner, M., & Reinhardt, W. (2009). Social networking in scientific conferences: Twitter as tool for strengthen a scientific community. In U. Cress; V. Dimitrova, & M. Specht (Eds.), Learning in the Synergy of Multiple Disciplines.4th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2009 Nice, France. Berlin: Springer. • Letierce, J., Passant, A., Decker, S., & Breslin, J. G. (2010). Understanding how Twitter is used to spread scientific messages. In Proceedings of the Web Science Conference (WebSci10): Extending the Frontiers of Society On-Line, Raleigh, NC, USA. • Priem, J., & Costello, K. L. (2010). How and why scholars cite on Twitter. In C. Marshall; E. Toms, & A. Grove (Eds.), Proceedings of the 73rd ASIS&T Annual Meeting on Navigating Streams in an Information Ecosystem, Pittsburgh, PA, USA (pp. Article No. 75). New York, NY: ACM. • Puschmann, C., Weller, K., & Dröge, E. (2011). Studying Twitter conversations as (dynamic) graphs: Visualization and structural comparison. Poster presented at General Online Research (GOR 11), 14-16 March 2011, Düsseldorf, Germany. Retrieved from http://ynada.com/posters/gor11.pdf. • Ross, C., Terras, M., Warwick, C., & Welsh, A. (2011). Enabled backchannel: Conference Twitter use by digital humanists. Journal of Documentation, 67(2), 214–237. • Weller, K., Dröge, E., & Puschmann, C. (2011, to appear). Citation Analysis in Twitter. Approaches for Defining and Measuring Information Flows within Tweets during Scientific Conferences. In Proceedings of the Making Sense of Microposts Workshop (#MSM2011) at the Extended Semantic Web Conference (ESWC 2011), Crete, Greece.

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