Effizienter werben mit menschlichen Sensoren

Effizienter werben mit menschlichen Sensoren
SportSense analysiert Twitter nach Aufregungsniveau
 

Houston (pte007/11.10.2011/10:00) – Lin Zhong und Siqi Zhao von der Rice University http://rice.edu in Houston haben ein Programm entwickelt, das den Grad der Aufregung von Twitter-Usern messen kann. Die im Rahmen der Zusammenarbeit mit der Betaworks-Gruppe des Motorola Mobility Applied Research Center entdeckten Erkenntnisse flossen in das "SportSense" genannte Tool ein.

Schneller als TV-Newsticker

SportSense analysiert Kurznachrichten rund um NFL-Footballspiele nach Thema und Frequenz des Auftretens. Damit kann auch der Spielverlauf wiedergegeben werden, ohne eine weitere Informationsquelle zu benötigen.
"Das Programm weiß innerhalb von 20 Sekunden, wenn ein wichtiges Ereignis, etwa ein Touchdown, eintritt", so Zhong gegenüber CultureMap. "Wir haben oft schon von einer Spielszene gewusst, noch bevor sie auf den Newstickern von Sportseiten gemeldet werden."

Teure Werbung zum richtigen Zeitpunkt

Die Forscher sehen in dem Programm wesentlich mehr Potenzial als einfach nur die Wiedergabe der Wichtigkeit von Spielen. "Ich denke, es wird sich als sehr nützlich für Werbetreibende erweisen", erklärt Zhong. "Wenn das Publikum sehr aufgeregt ist, wenn es etwas sieht, dann ist es normalerweise auch interessierter und beschäftigter." Während dieser Zeitspanne greift Reklame besser, der Werbeplatz kann dementsprechend teurer verkauft werden. "Die Zahlen zeigen auch, wenn das Publikum nicht so aufmerksam ist."

Jedes Ereignis mit hoher Zuseherzahl, so der Forscher, hat das Potenzial, effektiv Werbung in bestimmten Momenten zu platzieren. Den richtigen Zeitpunkt kann SportSense dank seiner "menschlichen Sensoren" in Echtzeit ermitteln.

Wetteralarm denkbar

Zhong und Zhao denken nun auch über lokale Verwendungsmöglichkeiten für ihr Programm nach, wo man es abseits von Werbung auch für usergenerierte Wetterwarnungen einsetzen könnte. Dies könnte etwa dazu beitragen, das Eintreffen eines Unwetters genauer vorherzusagen.