uni'wissen 01-2016

Dr. Peter Fischer ist seit Oktober 2011 Junior- professor am Institut für Informatik der Universität Freiburg. Er hat an der Technischen Universität München studiert und begann dort mit dem Ver- fassen seiner Promotions- arbeit, die er – nach einer Zwischenstation an der Universität Heidelberg – an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich/Schweiz abschloss. Fischer beschäftigt sich vor allem mit systemorientierter Arbeit im Datenmanagement, etwa mit Echtzeitanalysen und der Struktur von Infor- mationssystemen. Seine Forschung zur Analyse von sozialen Netzwerken wird zurzeit im Juniorprofessuren- Programm des Landes Baden-Württemberg gefördert. Foto: privat Zum Weiterlesen Cheng, J. / Adamic, L. / Dow, P. A. et al. (2014): Can cascades be predicted? In: Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, S. 925–936. doi: 10.1145/2566486.2567997 Taxidou, I. / Fischer, P. M. (2014): Online analysis of information diffusion in Twitter. In: WWW '14 Companion Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, S. 1313–1318. doi: 10.1145/2567948.2580050 Guille, A. / Hacid, H. / Favre, C. et al. (2013): Information diffusion in online social networks: a survey. In: SIGMOD Record 42/2, S. 17–28. doi: 10.1145/2483574.2483575 Eine Nachricht wird verbreitet: Die Grafik zeigt beispielhaft die Rekonstruktion und anschließende Visualisierung einer Informationskaskade, wobei der rote Knoten den Ursprung darstellt. Quelle: Peter Fischer richt exakt verfolgen. Bei den übrigen spielen andere Faktoren als das Retweeten eine Rolle für die Weitergabe, beispielsweise die Suche nach Stichworten – diese Faktoren jedoch sind noch nicht genau bestimmbar. Aus den Informa- tionen können die Wissenschaftler ableiten, wie sich die Verbreitung in den Stunden und Tagen darauf in etwa weiterentwickeln wird. Was sie nicht vorab wissen: welche Themen zu einem Trend werden und welche nicht. „Den Inhalt lassen wir bei unseren Analysen außen vor“, sagt Fischer. Die Leute einzeln nach ihren Beweggründen zu fragen, warum sie etwas teilen, sei zu aufwändig. Ein zweiter wichtiger As- pekt in Fischers Forschung ist die Frage, welche Rolle die einzelnen Nutzer spielen. Er analysiert das Verhalten bestimmter Twitterer und ver- sucht zu erkennen, welche bei der Verbreitung bestimmter Nach- richten eine Schlüsselrolle überneh- men. Welche User agieren als Multi- plikatorinnen oder Multiplikatoren, die aus ihrer Sicht interessante Inhalte rege teilen? Wer konsumiert hauptsächlich, ohne Infor- mationen weiterzuverbreiten? Solche Nutzer zu identifizieren könnte unter anderem für Firmen interessant sein. „Sagen wir, Sie wollen Werbung für ein neues Produkt machen und mit einer Botschaft eine Million Leute erreichen. Dafür ha- ben Sie ein bestimmtes Budget zur Verfügung – und es wäre natürlich sehr hilfreich, wenn Sie beim Verbreiten Ihrer Nachricht genau die Leute erwischen, die die Nachricht interessiert und die sie deshalb weiterverbreiten.“ Idealerweise könnte eine entsprechende Software oder eine App in Echtzeit zeigen, wie die Nachricht sich ausbreitet – und der ursprüngliche Versender könnte Einfluss darauf nehmen, wen sie wie erreicht. Doch das ist noch Zukunftsmusik. Derzeit konzentriert sich Peter Fischer darauf, die Zusammenhänge zwischen den Ausbreitungs- mustern und den Rollen der einzelnen Nutzer herauszufinden. Gelingt das, könnten die Nutzer in der täglichen Nachrichtenflut vielleicht besser einordnen, was eine glaubwürdige Information ist und was nicht. Auch Spam könnte so schneller enttarnt werden. Doch definitive Vorhersagen wird es nicht geben. Denn dafür spielt beim Weiterver- breiten von Nachrichten ein Faktor eine zu große Rolle, der sich von keiner noch so guten wissen- schaftlichen Analyse erfassen lässt: der Zufall. https://websci.informatik.uni-freiburg.de darauf in etwa weiterentwickeln wird. Was sie nicht vorab wissen: welche Themen zu einem Trend werden und welche nicht. „Den Inhalt lassen wir bei unseren Analysen außen vor“, sagt Fischer. Die Leute einzeln nach ihren Beweggründen zu fragen, warum sie etwas teilen, sei Ein zweiter wichtiger As- pekt in Fischers Forschung die einzelnen Nutzer spielen. Er analysiert das Verhalten bestimmter Twitterer und ver- sucht zu erkennen, welche bei der Verbreitung bestimmter Nach- richten eine Schlüsselrolle überneh- men. Welche User agieren als Multi- plikatorinnen oder Multiplikatoren, die aus ihrer Sicht interessante Inhalte rege teilen? Wer konsumiert hauptsächlich, ohne Infor- 15 uni wissen 01 2016 uni wissen 012016

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