Soziale Medien im Unternehmens­kontext (SMU)

Soziale Medien werden im Unternehmenskontext in verschiedenen Szenarien verwendet. Zum einen können Unternehmen eigene Social Media-basierte Plattformen, sog. Enterprise Social Software Plattformen (ESSPs) intern einsetzen, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern zu verbessern. Zum anderen können nutzergenerierte Daten aus externen sozialen Medien, z. B. Twitter oder Facebook, systematisch für betriebliche Zwecke ausgewertet werden.





Enterprise Social Software Plattformen

Innerhalb von Unternehmen verändern ESSPs traditionelle Kommunikationsstrukturen, indem starre, hierarchische Berichtswege aufgebrochen und eine flache, direkte Informationsweitergabe ermöglicht wird. Damit steigt die Transparenz von Arbeitsabläufen. Zudem können Ansprechpartner für Prozesse und Projekte einfacher identifiziert und kontaktiert werden. Expertisen lassen sich somit effizienter im Unternehmen nutzen. ESSPs haben damit direkte Auswirkungen auf die Qualität der Kommunikation und Kollaboration von Wissensarbeitern. Neben diesen generellen Auswirkungen auf das Unternehmen als Ganzes profitieren auch einzelne Fachbereiche von Social Media-basierten Anwendungssystemen, z. B. die Produktentwicklung. Durch effizientere Kommunikationsmechanismen kann man mit ESSPs das Innovationspotenzial der unternehmenseigenen Mitarbeiter erschließen, die Qualität von Produkten und Produktentwicklungsprozessen verbessern und gleichzeitig die Zeit für bestimmte Entwicklungstätigkeiten verkürzen. Dies ermöglicht beispielsweise die Qualität der Produkte durch das Abstimmen der Kundenanforderungen mit den Produkteigenschaften zu verbessern.

Im Kontext von Enterprise Social Software Plattformen beschäftigt sich die Professur für Anwendungssysteme und E-Business mit der Frage, wie entsprechende Plattformen für den unternehmensweiten Einsatz, aber auch für spezielle Anwendungsgebiete, wie die Produktentwicklung, gestaltet werden können und welche Rahmenbedingungen dabei aus Sicht von IT und Fachbereichen zu berücksichtigen sind.





Analyse sozialer Medien

Im unternehmensexternen Kontext befähigen soziale Medien die Unternehmen, ihre Informationen durch gezielte Außenkommunikation mit Hilfe der zur Verfügung stehenden externen Plattformen zeitnah, ohne redaktionellen Umweg über die traditionellen Massenmedien, zu verbreiten. Allerdings können hieraus neue, wenig bekannte und somit unterschätzte Risiken resultieren, die durch den kontinuierlichen Umgang mit öffentlicher Meinung sowie Kritik an Entscheidungen, Handlungen oder Maßnahmen entstehen. Infolgedessen müssen im Unternehmen bereichsweise evolutionäre Anpassungsprozesse stattfinden, damit z. B. Änderungen im Krisenmanagement und Marketing die bis dato unbekannten unternehmensschädigenden Prozesse in sozialen Medien kontrolliert oder vermieden werden können. Weiterhin bilden die sozialen Medien eine Grundlage zum Ermitteln von Informationen für verschiedene Anwendungsdomänen (z. B. für die Entscheidungsunterstützung in der Finanzbranche). Das verwendete Werkzeugportfolio für solche Extraktionsverfahren ist vielfältig gestaltet und bedient sich beispielsweise der Methoden des Web Minings, des Social Media Monitorings und/oder der Stimmungsanalyse.

Ziel dieses Schwerpunktes ist es, nutzergenerierte Inhalte externer sozialer Medien im Unternehmensbereich zu erforschen, um Informationen für Investitionsentscheidungen und die Unternehmenskrisenanalyse sowie -prognose zu extrahieren.





Bilanzanalyse

Im Bereich der KI-gestützten Bilanzanalyse eröffnen sich durch den Einsatz moderner Methoden neue Möglichkeiten. Während früher hauptsächlich multivariate statistische Verfahren zur Berechnung von Insolvenzrisiken verwendet wurden, liegt der Fokus heute zunehmend auf der Analyse unstrukturierter Daten. Diese Entwicklung wird durch die gestiegene Rechenkapazität ermöglicht, die es erlaubt, unstrukturierte Daten wie Textdaten aus Jahresabschlüssen zu analysieren und in relevante Kennzahlen umzuwandeln.

Ein wichtiger Ansatzpunkt ist die Ergänzung der klassischen, quantitativ orientierten Bilanzanalyse durch qualitative Analysen von unstrukturierten Daten. Durch den Einsatz von Text-Mining-Methoden können nicht nur Korrelationen identifiziert, sondern auch kausale Zusammenhänge erfasst werden, die Aufschluss über die finanzielle Lage eines Unternehmens geben. Obwohl in der Forschung bislang nur wenige spezialisierte Text-Mining-Ansätze für diesen Anwendungsfall existieren, bietet die KI-basierte Bilanzanalyse großes Potenzial. Praktiker erhalten wertvolle Hinweise, wie sie diese Methoden implementieren und unstrukturierte Daten effektiv in ihre Modelle integrieren können, um eine transparentere und fundiertere Entscheidungsgrundlage zu schaffen.





Aktuell bearbeitete Fragestellungen

• Enterprise Social Software Plattformen als Werkzeuge für die unternehmensinterne Wissensarbeit in Industrieunternehmen


• Integration von sozialen Medien in das Produktlebenszyklusmanagement


• IT-gestützte Früherkennung digitaler unternehmensbezogener Empörungswellen in sozialen Medien

Abgeschlossene Fragestellungen

• Bonitätsprüfung mit Hilfe von Daten aus Social Media

Kooperationspartner

• Prof. Schumann GmbH


• Volkswagen AG

Publikationen

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