Die Analyse sozialer Medien hat eine enorme Bedeutung für die verschiedensten Bereiche, wie beispielsweise die Lagebeurteilung, journalistische Recherchen oder unternehmerische Analysen. Dabei sind die entsprechenden Analysten unterschiedlichen Kontextfaktoren unterworfen. Sei es durch ihren organisationalen Hintergrund, durch tätigkeitsbezogene Rollen oder den geografischen und zeitlichen Rahmen. Um den ständig im Wandel begriffenen Kontexten gerecht zu werden, ergeben sich permanent neue Herausforderungen für die Anpassbarkeit der Analyse. Dieser Beitrag untersucht, wie ein auf Machine Learning (ML) basierendes Tool zur Social Media Analyse (SMA) im Sinne des End-User Development (EUD) auf verschiedenen Komplexitäts- und Schrittebenen umgesetzt werden kann.

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