Agenda-Hub Business

Political discourse data analyses for private businesses. Exploration of the Getitun| Agenda-Hub for the DMA.

Programm / Ausschreibung IKT der Zukunft, IKT der Zukunft, IKT der Zukunft - Ausschreibung Data Market AT Status laufend
Projektstart 01.07.2019 Projektende 31.05.2020
Zeitraum 2019 - 2020 Projektlaufzeit 11 Monate
Keywords Natural Language Processing; Semantic Network Analyses; Political Environment Analyses

Projektbeschreibung

Die interFact GmbH (gegründet März 2018), mit Sitz in Graz, betreibt unter dem Markennamen Getitun| aktuell 2 Services:
1. Die Getitun| App (Android) für ungefilterten und übersichtlichen Überblick über politische live Kommunikation
2. Das Getitun| Agenda-Hub für live Analyse und Visualisierung des politischen Diskurses

Daten und Datenanalysen des Agenda-Hubs stehen im Fokus dieses Antrags. Es bietet eine Lösung für die zunehmende Komplexität politischer Kommunikationsanforderungen aufgrund der Veränderung der Mediennutzungsroutinen im intermediären System der Politikvermittlung.
Aktuell werden wöchentlich bis zu 20.000 Statements von über 5.000 Politikern aus Deutschland und Österreich mittels öffentlicher Social Media und Presseagentur API’s in Kombination mit einer Metadatenbank analysiert. Text Mining, Netzwerkanalysen und Natural Language Processing helfen zu erfassen, welche Inhalte und Themen, welche Links und Namen, welches Framing, Priming, Sentiment, etc., genutzt werden; bezogen auf Parteien, Regionen, Politiker, Kammern und Zeit.
Das DMA Projekt hat zum Ziel zeitnahe Datenanalysen des politischen Diskurses für eine privatwirtschaftliche Nutzung und Einbindung in den Datenmarkt zu sondieren. Damit werden mit einem datenbasierten, automatisierten Service politische Umfeldanalysen zur Reduktion der Rechtsunsicherheit und des Informationsaufwands für Unternehmen und RDI Projekte ermöglicht (e.g. datenbezogene Projekte), die in weitere Folge als Grundlage für strategische PR und Kommunikation dienen.
Ein Fokus wird auf die Challanges der Ausschreibung gelegt, jedoch soll die Anwendbarkeit nicht darauf beschränkt bleiben. Konkrete Hauptziele sind:
1. Den Topic Matching NLP Algorithmus für politische Statements und Themen der interFact GmbH für wirtschaftliche Anwendungen zu sondieren und entsprechend zu adaptieren
2. Semantische Netzwerkanalysen der Themen-zugeordneten politischen Statements auf Basis der bestehenden Getitun| Systeme zu entwickeln
3. Sondierung und etwaige Adaption der aktuellen Visualisierungen und Analysen im Agenda-Hub für privatwirtschaftliche Anwendungen
4. Unter Bedacht laufender Kosten ein nutzerfreundliches Business Model und Kundenmanagement System für die Integration in den Datenmarkt zu sondieren

Gegenüber klassischen Monitoring Tools bietet der sondierte Service den Vorteil der relativen und multivariaten Analysen, da Metadaten mit Kommunikationsdatenanalysen kombiniert werden. Zudem ermöglicht er die automatisiert große Mengen and Kommunikationsdaten, themenspezifisch auf Muster zu untersuchen und dies grafisch, numerisch darzustellen. Gegenüber Kommunikationsberatung bietet der Service den Vorteil der Aktualität, Skalierbarkeit und der geringeren Kosten. Der Innovationsgehalt des Sondierungsinhaltes ist demnach technischer, wie marktlicher Natur. Die Ergebnisse des Projekts ermöglichen weitere RDI Projekte im Bereich Natural Language Processing und Kommunikationsberatung als automatisierter, skalierbarer Service, auch in anderen Anwendungsfeldern wie etwa Finanzkommunikation.

Abstract

Interfact GmbH (founded March 2018) currently offers two services:
1. Getitun| App (Android): Unfiltered and easy to use near live overview on the political discourse
2. Getitun| Agenda-Hub: Near live analyses and visualisation of the political discourse

The Agenda-Hub, its data and data analyses are focus of this proposal. It offers a solution for demands created by the increasing complexity of political communications, induced by shifted consumption routines in the intermediate system of political information.
Currently, up to 20.000 statements of more than 5.000 politicians in Germany and Austria are fetched and instantly analysed per week. Source of content are social media and media agency APIs, which are combined with a meta data database. Text mining, network analyses and natural language processing enable on demand analyses on content and topics, links and mentions, framing, priming, sentiment, etc.; all in combination with meta data such as party affiliation, region, government level, politician and time.
The DMA project aims to explore such near live analyses of the political discourse for private business use cases and the integration into the Data Market. A data-based, automated service linked to the DMA is explored, enabling political environment analyses while reducing legal uncertainty and informational efforts for private companies and RDI projects (e.g. data related RDI projects). These analyses provide basis for strategic communications and PR.
A focus lies on the challenges of the call, but the usability shell not be limited by them. In specific the following aims are achieved in the project:
1. Exploration and adaption of interFact GmbH in-house developed NLP topic matching algorithm for private business use cases
2. Development of sematic network analyses on topic-assigned political statements based on the current Getitun| system
3. Exploration and adaption of the current analyses formats in the Agenda-Hub for private business use cases
4. The creation of a business model and customer management system for the Agenda-Hub to integrate its data-based services into the Data Market, with respect to cost scenarios

In contrast to existing monitoring solutions, the explored service offers relative and multivariate analyses, because meta-data is combined with semantic analyses data. Besides, it allows identifying patterns in vast amounts of relevant data and displaying the results graphically and numerically. In contrast to communicational consulting the explored service is cheaper, scalable and automated. Hence, it is a technical and business model innovation.
The results of the project enable further RDI projects on natural language processing and communicational advice as automated and scalable service. Finally, the results enable the potential transfer of the solution to other business fields such as financial communications of publicly traded companies.