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Was ist:
Web-Forschung
und was bedeutet:
@WebReSearch ?



  • @WebReSearch ist ein neuartiger, empirisch-methodischer Ansatz zur objektiven, reliablen, validen und Erhebung und Auswertung von qualitativen Stimmungs- und Bewertungslagen im Web. Konkurrenzlos in ihrer Kombination aus Wirtschaftlichkeit, Genauigkeit und zeitlicher Effizienz. Und, wie im Folgenden begründet, besser als weit verbreitete Verfahren geeignet für die Beantwortung vieler Fragen der Meinungs-, Stimmungs- und Marktforschung und für die empirische Sozial- und Wirtschafts- Forschung.
  • Die Datengrundlage der Web-Forschung, und in ihrer Anwendung als @WebReSearch im Speziellen, bildet das Web. Genauer gesagt: Kommentare, Feedbacks und Empfehlungen von Web-Nutzern, die sich zu dem zu untersuchenden Thema äussern, und die für die Web-Forschung semantisch, das heisst auf der Bedeutungs-Ebene, beobachtet, erfasst und ausgewertet werden.
  • Wie funktioniert es? artebis @WebResearch erlaubt einen sehr breiten und innerhalb des Webs repräsentativen Zugriff auf Bewertungs-, Erfahrungs- und Stimmungs-Lagen zu den zu untersuchenden Fragestellungen im sozialen Web. Für die Ergebnis-Ermittlung werden semantische Netzte verwendet, deren Bestandteile mittels (oftmals Hundert-)Tausender Hypothesen-Prüfungen positioniert und gewichtet werden.
  • "Wahres Wissen beruht auf Erfahrung, alles andere ist Information"  (Albert Einstein)
  • Welches Wissen wird ausgewertet? Im Internet vorhandene Informationen lassen sich vereinfacht in drei Bedeutungs-Ebenen gruppieren:
    • Fakten, News, und Informationen,
    • deren erfahrungsgeprägten Interpretationen, sowie die sozialen Reaktionen und Reflektionen darauf und wiederum darauf und wiederum etc. ...,
    • und, last, but not least, das Meta-Wissen über die Wirkungen der vorgenannten Ebenen auf die Rezipienten (auf Anwender, Ratsuchende, Kunden, Käufer, Konsumenen).
  • Ziel und Nutzen der Auswertungen mit @WebReSearch ist die Abbildung der hinter bis in die Millionen gehenden Anzahlen an einzelnen Äusserungen zu einem gemeinsamen Thema stehenden 'Gruppen-Intelligenz' - basierend auf der Erfassung und Zusammenfassung der Erfahrung und des Wissens vieler Einzelner sowie von Gruppen im Web (bekannt auch als "Weisheit der Vielen"). Die artebis Web-Forschung stellt eine systematische Vorgehensweise zur Erfassung und Abbildung dieser Art von "Weisheit" dar; und zur Auswertung in der Web-Forschung kommen die oben genannten Ebenen 'zwei' und 'drei', mit möglichst breit und unterschiedlich (heterogen) gewählten Informationslagen in der 'Ebene Zwei'.
  • Warum und wozu? Ein zunehmend kommerziell bedeutsam werdender Teil des ‚user generated contents‘ (UGC) im Web besteht in Bewertungen, Kommentaren und Empfehlungen aus der Erfahrung mit Produkten, Dienstleistungen, Unternehmen und politischen Entscheidungen (zweite Ebene), die nicht immer im Einklang mit den Angaben der Anbieter, Hersteller oder Parteien stehen.
  • Derartige Feedbacks werden von bereits bestehenden sowie von potentiellen Kunden, Anwendern, Patienten und Wählern zunehmend häufig und systematisch in Ihrer Anwendungs-, Wahl- oder Kaufs- Entscheidungsfindung und in ihrer Problemlösung eingesetzt – von den Web-Benutzern im Massen-Warenbereich bereits in der Grössenordnung von bis zu 87% (Wissen der dritten Ebene).
  • Das Problem: Für Unternehmen, Interessensvertreter und politische Parteien bedeutet das Web zunächst einen Kontrollverlust darüber, was über ihre Produkte und sie geschrieben und ‚erzählt‘ wird, erheblich verstärkt noch durch einen Mangel an Übersichtlichkeit über das dort Verbreitete. Über längere Zeit unbemerkt wachsende Reputations-Verluste drohen, und beides steht einer integrierten und konsistenten Produkt-, Politik- und Unternehmenskommunikation ganz empfindlich im Wege.
  • Der Gewinn: Tatsächlich gibt die Bewertungskultur im Web jedoch ein sehr schnelles und diffenziertes Feedback des Marktes über Produkte, Aussenwahrnehmungen, Bedürfnisse wieder und liefert sehr frühzeitige Vergleichs- und Innovationssignale ... wirtschaftlich genauso schnell auswertbar wie auffindbar allerdings wird dies nur dann, wenn die Extraktion und Verwendung dieser Informationen systematisiert, automatisiert und beschleunigt wird - und nicht, wie bisher üblich, vorwiegend den zeitaufwendigen und fehleranfälligen Verfahren unmittelbarer menschlichen Informations-Sammelns vorbehalten bleibt. Diese aufwendige Tätigkeit kann @WebReSearch schneller und zugleich vollständiger erledigen.
  • Auf mittlere Sicht betrachtet, ist davon auszugehen, dass mit dem zunehemenden Wissen um die Meinungsbildungsprozesse im Internet (der dritten der genannten Ebenen, wie übrigens bereits bei der 'vierten Gewalt', der Presse, beobachtbar), mehr und mehr zur Bildung von verdeckten und unsichtbaren Image- und Werbe-Kampagnen (viralem Marketing) und zur Verbreitung der hinter sozialen Bewertungen stehenden Marketing-, Stimmungs- und poltischen Botschaften eingesetzt werden wird. Dies fordert zusätzliche, wegen des Aufwands für den Einzelnen allerdings grundsätzlich unvollständig bleiben müssende, Kompetenzen und Aufwände im Umgang mit den Medien auf Seiten der Leser und Verbraucher. Auch in diesem Punkt bietet @WebReSearch einen realen Mehrwert, weil etliche Merkmale derartiger Kampagnen erst im Zusammenhang mit sehr vielen Daten erkennbar und behandelbar werden.
  • Anders ausgedrückt, das schnelle und einfache Schaffen von Übersichten, bei gleichzeitigem Erkennen und Behandeln latenter, sublimer Kampagnen, leistet @WebReSearch zugleich breiter abgestützt, vollständiger, und wirtschaftlich günstiger als es für einzelne Personen möglich ist.
  • Die artebis @WebReSearch bietet also zusammengefasst, durch ihre systematische, computer-gestützte Wissensverarbeitung ein alternatives und zudem hocheffizientes Instrumentarium dafür an, aus Erfahrung gewonnene Episoden-, Eigenschafts-Beschreibungen und Bewertungen, beispielsweise zu Produkten, Medikamenten, Dienstleistungen oder Unternehmen, aus der im Web dokumentierten Sicht der Nutzer, weithehend unverfälschbar durch Werbekampagnen, zu extrahieren, zu filtern und zu klassifizieren, und dann gewichtet mit- und gegeneinander zu vergleichen.
  • Im Ergebnis bildet die @WebReSearch qualitativ und quantitativ vergleichbare Bewertungsstände sowie subjektive Stimmungslagen ab, die auch Vergleiche zwischen den jeweiligen Bewertungs- und Einschätzungslagen von Produkten (und deren Veränderungen), aus Sicht der jeweils interessierenden und kompetenten Web- und Markt-Gemeinschaft in dem untersuchten Wissenssegment unter Forschungs- und Markt- Perspektiven abbilden. Die bisher gemachten Erfahrungen deuten darauf hin, dass sie sowohl in der Reliabilität (der Zuverlässigkeit), als auch in der Validität (tatsächlich das zu messen, was sie zu messen vorgibt) bisherigen, vielfach noch in vergleichbaren Fragestellungen verwendeten Martforschungsansätzen, wie der CATI und Online-Befragungen, sehr deutlich überlegen ist.






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