blog Nestlé-Fanpage im Palmöl-Sturm: Longtail-Verteilung bei Kommentaren und Usern, Bezug auf Produkte und Menschen Beitrag über , , , , vom 27. März 2010

Während der Palmöl-Kampagne von Greenpeace UK ging ein Sturm von Kommentaren auf die Facebook-Fanpage von Nestlé nieder. Die zahlenmäßige Entwicklung habe ich in meinem letzten Post visualisiert. Nach dem großen Interesse daran und einigen Nachfragen habe ich noch andere Daten aufbereitet.

Dass die Kommentare ab dem 19.3. teilweise im Sekundentakt eingingen, konnte man unschwer erkennen. Um ihren Inhalt zu verstehen, hilft es mehr, ein paar Stichproben zu lesen, als sich auf eine aggregierte Darstellung zu verlassen (wer jetzt die Seite besucht, kann zum Beispiel feststellen, dass die moderaten und Boykott-kritischen Kommentare im Verhältnis zunehmen), eine statistische Visualisierung wie eine Wordcloud kann aber eine gute Ergänzung sein. Sie hilft, die Stichproben statistisch einzuordnen und liefert Anhaltspunkte für neue Suchen. Das hier sind die meistverwendeten Worte an der Pinwand von Nestlé diesen März bis zum Mittag des 25.03.:

Wordcloud: Nestlé Facebook-Kommentare

Um die Abstufungen sichtbarer zu machen, habe ich „Nestle“ herausgenommen. Um die Wahrnehmung nicht zu verzerren, habe ich für diese Grafik keine Farbe verwendet. Beide Wordclouds wurden mit Wordle erstellt.

Wordcloud: Nestlé Facebook-Kommentare

„Nestlé“ und „Palmöl“ sind erwartbar. Gleich danach kommen „Produkte“, „Leute“, „Unternehmen“, „nur“ und eine Reihe abfällige Worte.

Bei einigen Worten ist der Bezug eindeutig:

„I’m actually finding some really good Nestle replacements here – they might be preferable to your products even once the boycott is over.“
„No Nestle products for me while this goes on.“
„I for one will not be purchasing your products any more…“

Wiederum zu „company“ – „Unternehmen“ – sind die Stimmen heterogen. Während eine einzelne sehr aktive pro-Nestlé-Aktivistin immer wieder darauf hinweist, dass der eigentliche Übeltäter das Unternehmen Sinar Mas ist, belegen viele User das Unternehmen Nestlé mit Attributen wie „böse“.

Auch der Begriff „people“ fällt in mehreren Facetten, mal in Bezug auf die Macht der Massen, mal in Bezug auf die Mitarbeiter von Nestlé. An dieser Stelle wäre eine detaillierte Analyse von Tonalitäten und Assoziationen zu einzelnen Begriffen interessant.

Beim Besuch der Facebook-Seite und beim Auswerten sind mir einzelne Protagonisten mehrfach aufgefallen. Ich habe mich gefragt, inwieweit es sich bei diesem Kommentarsturm um eine breit angelegte Grassroots-Bewegung oder das Werk weniger stark involvierter Aktivisten handelt. Wie verteilt sich also die Zahl der Kommentare auf die User?

Nestlé Facebook-Page: Anzahl der User für Anzahl von Kommentaren 1-n

Auf der X-Achse ist hier die Anzahl der Kommentare pro User von 1 bis 51 aufgetragen, die Y-Achse zeigt die Zahl an Usern, die diese Zahl von Kommentaren abgegeben haben.

Die überwältigende Mehrheit der User schrieb nur einen einzigen Kommentar. Andererseits schrieben 10% der User 1001 Kommentare, also gut 40% der Beiträge. Eine klassische Long Tail-Verteilung.

Hier noch einmal die gleichen Zahlen mit vertauschter X- und Y-Achse:

Nestlé Facebook-Page: Anzahl der Kommentare pro User

Diese Daten genügen nicht als Basis einer sinnvollen Interpretation, fügen den zum Teil immer noch geführten Diskussionen über den „Nestlé Fail“ und die richtige Kommunikationsstrategie aber ein paar Fakten hinzu.

Vorgehen:

Auch diesmal habe ich XPather und Scrapy zum Auslesen der Daten aus der HTML-Seite verwendet. Die Kommentare haben den XPath „//div[@id=’profile_minifeed‘]/div/div/h3/span[2]“. Die Namen liest man am einfachsten über den Alt-Tag der Bilder aus, so erfasst man Beiträge auf jeder Ebene der Diskussion (Pinwandeinträge und Kommentare zu Pinwandeinträgen). Der XPath dafür ist „“. Es soll zwar auch über die Facebook Developer Tools gehen, aber der erste Weg funktioniert für mich. Die Sortierung und Auszählung der Namen geht schnell und einfach in der Kommandozeile (Linux natürlich ;-) ) mit „sort“ und „uniq -c“. Die Diagramme habe ich dann wieder in Openoffice erstellt.

I’m actually finding some really good Nestle replacements here – they might be preferable to your products even once the boycott is over.


3 Comments

  1. Interessante Daten. Vielen Dank.

    schrieb Tim Krischak am 29. März 2010 um 19:33

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