Lifecycle Management von Online Communities - Indikatoren zur Bestimmung der Community Lebenszyklus Phase

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Online Communities sind ein fester Bestandteil der heutigen Internet-Welt und erfreuen sich großer Beliebtheit. Analog zu Produkten in der Offline-Welt unterliegen sie einem Lebenszyklus. Diese Abschlussarbeit widmet sich zuerst der theoretischen Betrachtung der Online Communities. Im weiteren Verlauf werden theoretische Grundlagen der Entwicklungsphasen sozialer Gruppen erläutert. Die praktische Untersuchung findet unter Betrachtung der Automotive Online Community MOTOR-TALK.de statt. Nutzer haben dort unter anderem die Möglichkeit, sich in Foren auszutauschen, Blogs zu schreiben, über einen eigenen Marktplatz Artikel zu verkaufen oder Gesuche aufzugeben und sich im Newsbereich über aktuelle Geschehnisse zu informieren. Thema der praktischen Betrachtung ist die Untersuchung von Indikatoren hinsichtlich ihrer generellen Eignung zur Bestimmung des Lebenszyklus einer Online Community. Hierzu wird eine empirische Befragung der MOTOR-TALK.de Community Manager durchgeführt, um so jene Foren zu ermitteln, die subjektiv in einer positiven bzw. negativen Lebenszyklusphase stehen. Anschließend werden die im Theorieteil erläuterten Indikatoren auf diese Foren angewendet und hinsichtlich ihrer Aussagekraft untersucht und bewertet. Ziel der Arbeit ist es, die allgemeine Eignung der untersuchten Indikatoren herauszustellen. Mit diesen Ergebnissen soll die Bewertung des Gesundheitszustandes eines Forums ermöglicht werden. Meine Motivation für die Erstellung dieser Abschlussarbeit ist neben dem Interesse an der Thematik die Tatsache, dass auf diesem Gebiet bisher keine nennenswerten wissenschaftlichen Erkenntnisse vorliegen. Somit soll diese Arbeit eine Grundlage für weitergehende Forschungen darstellen. Die bisherigen Untersuchungen zu dem Thema führten alle zu dem Ergebnis, dass ein immenses Maß an menschlicher Arbeit benötigt wird, um eine hohe Qualität der Aussagen treffen zu können. Ein funktionierender Automatismus fehlt bisher, ist aber bei den enormen zu verarbeitenden Datenmengen unabdingbar.