Einblicke in die Methodologie der KI hinter dem Worldcom Confidence Index

Dieser Frage gehen wir in unserem Beitrag am Beispiel des Confidence Index (CI) 2019 der Worldcom Public Relations Group nach, für den wir gemeinsam mit unseren Partnern die Künstliche Intelligenz (KI) Polly eingesetzt haben, um einmalige Einblicke in die Gedankenwelt von CEOs und CMOs weltweit zu erhalten. Für den Worldcom Confidence Index 2018 wurden Online-Veröffentlichungen von CEOs und CMOs global betrachtet und ausgewertet. Um die Reichweite des Index und damit die Aussagekraft hinter den Zahlen zu erhöhen, wurden im Jahr 2019 fast 60.000 Social Media-Konten weltweit erfasst und ausgewertet. Verglichen mit den Zahlen vom Vorjahr scheint das menschlich unmöglich und das ist es auch. Die Arbeit wurde von einer Künstlichen Intelligenz, genauer gesagt von Polly, durchgeführt.

Durch die Künstliche Intelligenz Polly Daten sammeln

Ein spannender Fakt, den nur die Zusammenarbeit mit einer KI möglich macht ist, dass Polly über alle Sprachen hinweg Daten & Fakten sammeln kann – Sprachbarrieren gibt es nicht, was eine ungemeine Reichweite ermöglicht. Gestartet als Universitätsprojekt in Kanada ist das patentierte Produkt von Advanced Symbolics Inc. seit 2017 auf der ganzen Welt gefragt. In Zusammenarbeit mit dem kanadischen Unternehmen hat die Worldcom PR Group ein themenübergreifendes Stimmungsbild erstellt und in monatelanger Arbeit die KI mit den nötigen Informationen trainiert. Denn die Arbeitsweise der Künstlichen Intelligenz gleicht in den Anfängen denen eines menschlichen Mitarbeiters.

KI Polly schaut globalen Entscheidern über die Schulter

Damit der Algorithmus den Content auf sozialen Medien einordnen kann, muss er zunächst trainiert werden. Welchen Stil verwenden Journalisten in Fachartikeln? Wie sprechen Kollegen miteinander während des Mittagsessens? In der Untersuchung muss die KI zwischen verschiedenen Gesprächsstilen unterscheiden und dies erfordert Training. Im Bezug auf den Worldcom Confidence Index 2019 waren das Hintergrundinformationen, Artikel und Whitepaper in verschiedenen Sprachen und mit regionalem Kontext über die relevanten Entscheider und Themen, die diese beschäftigen.

Die Erstellung von Kontext

Die Erstellung von Kontext ist der nächste wichtige Schritt. Für eine ausgeglichene Untersuchung sind zum Beispiel die politischen Einstellungen als Faktor relevant. In den USA beziehen Medien zunehmend politisch Stellung und kommentieren Vorfälle entsprechend ihrer Lager. In den sozialen Medien drohen dann einseitige Kommentare die Überhand zu gewinnen. Mit dem richtigen Training ist die KI im Stande große Unterschiede in einer größeren Stichprobe auszugleichen. Denn anders als bei konventionellen Umfragen gibt die KI regelmäßig Proben ihrer Arbeit aus. In internen Kontrollprozessen werden die Ergebnisse dann analysiert und mit vorherigen verglichen. Fein-Tuning ist hier der Schlüssel zum Erfolg!

Datensicherheit in der Untersuchung dank Künstlicher Intelligenz

Der Aspekt der Datensicherheit spielt in der Arbeit der KI von Advanced Symbolics eine übergeordnete Rolle. Alle abgerufenen und untersuchten Daten sind öffentlich zugänglich und die KI greift nicht auf geschützte Daten zu. Jeder Nutzer innerhalb des sozialen Netzwerks kann diese Daten einsehen – die KI ist nur wesentlich schneller darin. Die gesammelten Daten werden innerhalb des Sample Pool verschlüsselt und sind nur über generische IDs ersichtlich. So ist in der Nachbearbeitung keine rückläufige Personalisierung möglich. In Folge der Patentierung der KI und der dahinterliegenden Arbeitsweise hat das Office of Privacy Commission of Canada den Vorgang auf Herz und Nieren geprüft und im Sinne des Datenschutzes zertifiziert.

Algorithmus legt Avatar an

Innerhalb eines Bayesian belief network erhöhen verschiedene Klassifizierungen die statistische Genauigkeit der Annahmen gegenseitig. Dadurch gewinnt das Modell an Präzision und liegt in einem Konfidenzintervall von 85 Prozent in der Bestimmung von Altersgruppe, Geschlecht und Gruppenzugehörigkeit richtig. Zu den Klassifizierungen gehören unter anderem der Name, Avatar und der Verlauf der Nutzer. So sind Nutzer mit dem Namen Mildred mit hoher Wahrscheinlichkeit in den 1920er Jahren geboren, wohingegen Nutzer mit den Namen Madison oder Mason um das Jahr 2000 geboren sind.

Ein Algorithmus schaut sich zeitgleich den Avatar des Nutzerprofils an. Durch das Training zu Beginn der Untersuchung kann dieser mit einer hohen Wahrscheinlichkeit das Geschlecht des Nutzers anhand des Profilbildes bestimmen. Die Bestimmung des Namens Mildred, die Untersuchung des Profilbildes und die Nutzerhistorie lassen mit hoher Wahrscheinlichkeit auf das weibliche Geschlecht schließen.

Maßgeschneiderte Lösungen für vielseitige Probleme

Ein Alleinstellungsmerkmal der KI stellt die Fähigkeit dar, Nutzerverläufe rückläufig auch bis in das Jahr 2012 zu untersuchen. Dadurch werden Meinungsverschiebungen sichtbar und Ausbrecher in der Statistik durch die große Zeitspanne ausgeglichen. Gleichzeitig werden Trendthemen in einen größeren Kontext gesetzt. Zeitpunkt einer Debatte und Indikatoren über den Ursprung lassen sich so rückwirkend betrachten.

Branchenspezifische Selektion durch Filterfunktion

Alleine in Kanada kann Advanced Symbolics eine erhobene Stichprobengröße von 280.000 vorweisen. Bei einer anstehenden Kampagne werden diese durch spezifische Filter, wie ein gewisses Altersspektrum, verfeinert. Bei Kampagnen in der Automobilbranche sind zum Beispiel nur volljährige Nutzer relevant. In der anlaufenden Untersuchung generiert die KI ein sogenanntes Topic-Modell. Darin enthalten sind häufig verwendete Keywords und deren Bedeutung für das Themenfeld. Ist die Verwendung positiv, anklagend oder beschreibend? Dadurch erlaubt das Modell Rückschluss auf eine Meinungstendenz der untersuchten Nutzergruppe.

Selektion der Künstlichen Intelligenz durch branchenüblichen Keywords

Fallen im Bezug auf Automobile überdurchschnittlich häufig Begriffe mit Sicherheitsbezug, warnt die KI das Unternehmen, bei einer anstehenden Veröffentlichung diese Punkte zu adressieren. Der nächste Schritt ist, Tendenzen auf verschiedene Kategorien zu testen und damit Handlungsempfehlungen abzuleiten. Welche Strategie hat die besten Erfolgschancen? Mit welchem Wording erreiche ich welche Zielgruppe? Fragen, die durch die KI und die Auswertung durch Experten geklärt werden.

Methodologie von Künstlicher Intelligenz

Data-Driven PR bestimmt die Zukunft

Dabei ist die KI kein Magier und braucht im Vorfeld eine klare Kommunikationsstrategie und stringente Fragen für die Meinungsforschung. Eingebunden in die Strategie liefert die KI wiederum begründete Aussagen und bietet Marketern Anhaltspunkte für die weitere Arbeit. Beispielhaft zeigt der Worldcom Confidence Index 2019 die wichtigsten Themenfelder für CEOs und CMOs auf und bestimmt deren Zuversicht bezüglich dieser Themen. Anschließend liegt es an den Kommunikationsexperten durch Data-Driven PR, Content basierend auf den Ergebnissen zu schaffen und Schwerpunkte zu adressieren.

Über den Autor

Portrait Alexander Hencel
Alexander Hencel
Marketing Assistant bei HBI Helga Bailey GmbH – International PR & MarCom

Alexander Hencel ist seit 2018 Teil des Marketing-Teams der HBI. Zuständig für Content Management erstellt er beispielsweise fachbezogene Beiträge, betreut Social-Media-Kanäle und unterstützt Online-Marketing-Kampagnen für Kunden und die HBI.
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