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Big Data - Image Credits: Shutterstock.com

Big Data – Image Credits: Shutterstock.com

Stephen Wolfram, Gründer und CEO von Wolfram Research und Erfinder von WolframAlpha.com hat einen äusserst interessanten Blogpost mit umfangreichen Datenauswertungen zur Facebook Welt veröffentlicht. Die  Stephen Wolfram ermittelten Daten basieren nicht auf einigen Stichproben und Hochrechnungen, wie das bei vielen Statistiken der Fall ist, sondern kommen aus der Wolfram|Alpha Personal Analytics for Facebook Applikation, die ich hier im Blog bereits im Januar kurz vorgestellt habe (Facebook: Wolframalpha-Applikation analysiert die eigenen Facebook Aktivitäten). Über eine Million Menschen haben über das von Wolfram|Alpha zur Verfügung gestellte Tools ihre Facebook Aktivitäten ausgewertet. Die nachfolgenden Details sind nur ein kleiner Teil der Auswertungen im Blogpost von Stephen Wolfram, bzw. die Auswertungen, die mich am meisten interessierten.

Auswertungen mit Mathematica

Wolfram AlphaStephen Wolfram schreibt in seinem Blogbeitrag, dass die Erhebung der Daten über die Applikation eigentlich nicht geplant gewesen war, er jedoch den riesigen Datenmengen nicht widerstehen konnte und die riesigen Datenmengen auswerten musste. Er sei schon immer interessiert an Menschen und Ihren Lebensbahnen gewesen, schreibt er weiter, war aber nie in der Lage gewesen dies mit seinen wissenschaftlichen Interessen zu verbinden. Für die Auswertung nutzte er Mathematica und die Wolfram Language für Datenwissenschaft.

Freundes-Cluster / Grösse der einzelnen Freundesnetzwerke

Die nachfolgende Grafik zeit die sozialen Netzwerke einiger Daten-Spender unterteilt in verschiedene Cluster in unterschiedlichen Farben.

Freundesnetzwerke mit Cluster (Quelle: blog.spehenwolfram.com)

Freundesnetzwerke mit Cluster (Quelle: blog.spehenwolfram.com)

 

Alter der Facebook Freunde

Eine erste quantitative Frage ist nun, wie gross sind gewöhnlich diese einzelnen Netzwerke? Oder mit anderen Worten gefragt, wie viele Freunde haben Menschen typischerweise auf Facebook. Der Durchschnitt liegt bei 342 Freunde, das nachfolgende Histogramm zeigt die Verteilung, diese endet bei 5000 Freunden, mehr sind in einem Facebook Profil nicht möglich:

Verteilung der Gesamtzahl der Freunde (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verteilung der Gesamtzahl der Freunde (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Wie typisch sind aber die Nutzer der Wolfram|Alpha Personal Analytics for Facebook Applikation? Gemäss Stephen Wolfram sehr typisch. Aber es sind definitiv einige Differenzen vorhanden. Die nachfolgende Grafik zeigt, wie die Freundeszahlen der App-Nutzer und deren Freunde aussehen:

Verteilung der Gesamtzahl der Freunde der App Nutzer und deren Freunde (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verteilung der Gesamtzahl der Freunde der App Nutzer und deren Freunde (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Betrachtet man also die Daten der breiteren Bevölkerung, gibt es deutlich mehr Menschen, die fast keine Facebook Freunde haben. Ob solche Leute hier in der Statistik verwendet werden sollen oder nicht, könnte debattiert werden.  Betrachtet man allerdings bei den Vergleichen die Aggregate, scheinen diese Facebook Nutzer keine grosse Auswirkung auf die Statistiken haben.

Wie aber variiert die typische Anzahl der Facebook Freunde mit dem Alter der Person? Selbstverständlich wurden die Altersangaben der ausgewerteten Personen von diesen selber zur Verfügung gestellt und können entsprechend richtig oder falsch sein. Die durchgezogene Linie zeigt den Mittelwert, die aufeinanderfolgenden Banden zeigen die Bandbreite der Verteilung:

Anzahl der Freunde nach Alter der Nutzer (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Anzahl der Freunde nach Alter der Nutzer (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Nach einem raschen Anstieg sind die Zahl der Freunde eines Menschen nach den späten Teenager-Jahren. Stephen Wolfram vermutet, dass zum Teil das Spiegelbild der intrinsischen Verhalten der Menschen darstellt und zum Teil auf der Tatsache beruht, dass Facebook noch nicht so lange besteht. Unter der Annahme, dass Menschen Freunde nicht so schnell nach dem Hinzufügen wieder entfernen, könnte man erwarten, dass Freundeszahlen mit zunehmenden Alter wachsen. Im Wachstum gibt es allerdings Grenzen, weil eine Limitierung besteht, wie viele Jahre Menschen bereits auf Facebook sind. Und vorausgesetzt dieser Umstand zieht sich konstant über alle Altersgruppen, ist sichtbar, dass ältere Menschen progressiv neue Freunde langsamer hinzufügen.

Stephen Wolfram hat dazu ausgewertet, in welcher Altersgruppe Freunde in welchem Alter zum Netzwerk des Nutzers zählen:

Alter der Freunde von Menschen in verschiedenen Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Alter der Freunde von Menschen in verschiedenen Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Die Grafiken zeigen deutlich, dass die Spitzenwerte des Alters der Freunde immer in der Nähe des eigenen Alters liegen – was wiederum zu erklären ist, dass in der heutigen Gesellschaft Freundschaften hauptsächlich in der gleichen Altersklasse innerhalb von Schulen / Universitäten geschlossen werden. Bei jüngeren Menschen liegen die Spitzenwerte sehr nahe am eigenen Alter, bei älteren Menschen wird die Verteilung progressiv breiter.

Die nachfolgende Grafik zeigt die Verteilung des Alters der Freunde gegen das Alter einer Person (die durchgezogene Linie zeigt den Mittelwert):

Durchschnittsalter der Freunde zum Alter der Nutzer (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Durchschnittsalter der Freunde zum Alter der Nutzer (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Eine Anomalie ist bei den jüngesten Menschen zu betrachten, wahrscheinlich weil Kinder unter 13 Jahren ein anderes Alter angeben müssen, wenn Sie Facebook nutzen wollen. Abgesehen davon sehen wir, dass junge Menschen Freunde haben, die meistens in der gleichen Altersgruppe angesiedelt sind. Die Verbreiterung der Bandbreite bei älteren Menschen basiert wahrscheinlich darauf, dass an Arbeitsplätzen und in Gemeinschaften eher weniger altersbasierende Freundschaften geschlossen werden. Bei Menschen in den mittleren 40ern gibt es neue Spitzenwerte bei den jungen Altersgruppen, was damit zu begründen ist, dass ihre Kinder im Teenager-Alter beginnen Facebook zu nutzen.

Beziehungsstatus nach Alter

Die nachfolgende Grafik zeigt die Verteilung der Beziehungsstati nach Alter:

Verteilung der Beziehungsstati nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verteilung der Beziehungsstati nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Und hier detaillierter, unterteilt nach Männern und Frauen (“married+” beinhaltet “civil union”, “separated”, “widowed”, etc. wie auch “married”):

Beziehungsstati unterteilt nach Mann/Frau nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Beziehungsstati unterteilt nach Mann/Frau nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Auch hier gibt es Anomalien beim niedrigen Alter (häufiger bei Mädchen als bei Jungen) infolge Falschmeldungen als verheiratet. Grundsätzlich kann ausgesagt werden, dass in den frühen 20er Hochzeiten beginnen (bei Frauen früher als bei Männern) und in den späten 30er abnimmt (rund 70% der Menschen sind dann verheiratet). Die Unterteilung der Menschen “in einer Beziehung” hat den Höhepunkt bei 24 Jahren, bei “verlobt” ist der Höhepunkt bei 27 Jahren. Die Unterteilung der Menschen die sich selber als verheiratet melden steigt linear mit dem Alter, legt ca. 5% im Alter zwischen 40 und 60 zu, während die Unterteilung der Menschen die sich als Single bezeichnen bei Frauen zunimmt und bei Männern abnimmt.

Vergleicht man die Facebook Welt mit den offiziellen US Statistiken, sieht das wie folgt aus:

Vergleich zwischen Facebook Welt und US Statistiken (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Vergleich zwischen Facebook Welt und US Statistiken (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Stephen Wolfram schreibt im Blogartikel wie erstaunt er über die Übereinstimmung ist. Es sind zwar Unterschiede bei den ganz jungen Menschen zu betrachten, diese dürften aber auf Grund falscher Informationen durch die Benutzer bestehen.

Betrachtet man die US-Statistiken im Vergleich zu den Facebook Statistiken im Bezug auf die Altersverteilung, sieht man deutlich, dass die Jungen auf Facebook viel stärker vertreten sind als anderen:

Vergleich Altersverteilung in Facebook vs. US Statistiken

Vergleich Altersverteilung in Facebook vs. US Statistiken

 

Unterschiede bei Männern und Frauen

Vorher wurden Daten zur Altersverteilung von Freundschaften aufgezeigt. Was ist aber mit den Unterschieden beim Geschlecht. Vielleicht überraschend, Männer und Frauen unterscheiden sich im Bezug auf die durchschnittliche Verteilung auf Facebook kaum., allerdings zeigt die Bandbreite, dass weibliche Teenager weniger Freundschaften eingehen als männliche. Ab dem 20sten Altersjahr gleichen sich die Bandbreiten extrem an.

Verteilung der Freundschaften nach Männern und Frauen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verteilung der Freundschaften nach Männern und Frauen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Betrachtet man die durchschnittliche Nummer der Freunde im Vergleich zum Alter und unter Berücksichtigung der Beziehung sehen die Daten auf den ersten Blick ziemlich identisch aus:

Durchschnittliche Anzahl der Freunde nach Alter und Beziehungsstatus (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Durchschnittliche Anzahl der Freunde nach Alter und Beziehungsstatus (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Bei den älteren Menschen sehen die Grafiken nicht sehr unterschiedlich aus, jedoch bei den Jungen. Teenager, die sich als “verheiratet” melden (oder falschmelden), haben durchschnittlich mehr Freunde als andere Teenager die nicht in einer Beziehung leben. Und jüngere weibliche Teenager die sich als verlobt ausgeben, haben typischerweise  wesentlich mehr Freunde als andere Teenager die “single” oder “in einer Beziehung” angeben.

Facebook Freunde nach geographischen Angaben

Die Anzahl der Freunde eines Menschen auf Facebook unterscheidet sich sehr stark nach den Regionen. Stephen Wolfram hat die Daten nach Regionen und US-Bundesstaaten verglichen – bei den grauen Flächen waren nicht genügend stichhaltige Daten vorhanden:

Durchschnittliche Anzahl der Facebook Freunde eines Menschen nach Regionen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Durchschnittliche Anzahl der Facebook Freunde eines Menschen nach Regionen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Hier sind einige kuriose Effekte zu sehen, Länder wie Russland und China haben einen tiefen Durchschnitt an Freunden auf Facebook, nicht zuletzt, weil Facebook in diesen beiden Ländern kaum für Freundschaftverbindungen genutzt werden. Und Möglicherweise sind auch die tieferen durchschnittlichen Freundeszahlen im Westen der USA auf Grund der tieferen Bevölkerungsdichte zu erklären. Warum aber die hohen durchschnittlichen Freundeszahlen in Ländern wie Island, Brasilien, Philippinen und dem Bundesstaat Mississippi so hoch sind, kann Stephen Wolfram nicht deutlich (kleiner Tipp von mir: Island hat eine sehr hohe Facebook Penetration, Brasilien und Philippinen sind Länder mit grossem Wachstum und beide Länder sind dafür bekannt, dass viele ihrer Einwohner auf  der ganzen Welt verstreut leben – auch die Anzahl der Familienmitglieder ist in diesen beiden Ländern deutlich höher).

Die nachfolgenden beiden Grafik zeigen auf, wie Menschen in den USA zwischen Bundesstaaten, bzw. Menschen zwischen Ländern wechseln:

Verschiebungen zwischen Bundesstaaten in den USA (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verschiebungen zwischen Bundesstaaten in den USA (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verschiebungen zwischen Ländern (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Verschiebungen zwischen Ländern (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Cluster und ihre Grössen

Wirft man einen Blick in die unterschiedlichen Cluster im Netzwerk der unterschiedlichen Nutzer, sieht man auch hier sehr viele parallelen. Stephen Wolfram zeigt an einem Beispiel seiner 15 jährigen Tochter wie Cluster zu verstehen sind:

Unterschiedliche Freundes Cluster der 15 jährigen Tochter von Stephen Wolfram (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Unterschiedliche Freundes Cluster der 15 jährigen Tochter von Stephen Wolfram (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Jeder Punkt zeigt einen Freund auf Facebook mit den entsprechenden Verbindungen zwischen den Freunden. Wolframs Tochter selber ist nicht als Punkt dargestellt. Gemäss Stephen Wolfram ist es sehr interessant zu sehen, wie die Netzwerke wiederum eigene Geschichten aufzeigen und wie jeder Cluster zu einem Teil ihres Lebens bzw. ihrer Geschichte korrespondiert.

Die folgende Grafik zeigt einige Cluster von Menschen und verdeutlicht, wie unterschiedlich diese Cluster, je nach Lebenssituation einer Person, aufgebaut sind:

Beispiele von Freundschafts Cluster (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Beispiele von Freundschafts Cluster (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Jeder Mensch zeigt andere Cluster, trotzdem gibt es Möglichkeiten parallelen zu ziehen. Beispielsweise zeigt die nächste Grafik die Anzahl der durchschnittlichen Anzahl Cluster nach Altersgruppen:

Anzahl der Freundschafts Cluster nach Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Anzahl der Freundschafts Cluster nach Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Menschen um 13 Jahre herum haben normalerweise 3 unterschiedliche Cluster (z.B. Schule, Familie, Nachbarschaft). Mit zunehmenden Alter nimmt die Zahl der Cluster zu (z.B. verschiedene Schlen, Jobs, Hobbies, etc.). Die Zunahme der Anzahl der Cluster stoppt bei ca. 30 Jahren.

Wie gross sind typische Cluster? Der grösste Cluster beinhaltet im Normalfall ca. 100 Freunde, die nachfolgende Grafik zeigt die Differenzen der Clustergrössen nach Alter:

Grösse der Cluster nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Grösse der Cluster nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Und hier sieht man wie die grösse der grössten Cluster im ganzen Netzwerk mit dem Alter variiert:

Vergleich der grösse der Cluster im ganzen Netzwerk nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Vergleich der grösse der Cluster im ganzen Netzwerk nach Alter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Worüber sprechen Menschen, was “liken” Menschen häufig?

Stephen Wolfram geht im Blogpost auch darauf ein, worüber Menschen besonders häufig sprechen (bzw. in ihren Statusmeldungen schreiben). Hier variieren die Themen zwischen den beiden Geschlechtern stark:

Themen die häufig in Pinnwandposts vorkommen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Themen die häufig in Pinnwandposts vorkommen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Jedes dieser Themen wird charakterisiert durch einige Wörter die in einer hohen Frequenz darin vorkommen:

Häufig in Themen vorkommende Wörter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Häufig in Themen vorkommende Wörter (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Die Themen sind in den unterschiedlichen Altersgruppen ungleich stark gewichtet:

Themenhäufigkeit nach Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

Themenhäufigkeit nach Altersgruppen (Quelle: blog.stephenwolfram.com)

 

Weitere Auswertungen

Viele weitere Auswertungen und detailliere Aussagen können im Blogpost von Stephen Wolfram nachgelsen werden.

Wer grundsätzlich mehr über die Freunschafts Cluster erfahren möchte, sollte die nachfolgende Präsentation “The Real Life Social Network” genauer betrachten:

 

 

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Autor: Thomas Hutter 1701 Posts
Thomas Hutter (40) ist Inhaber und Geschäftsführer der Hutter Consult GmbH. Er berät grosse und mittlere Unternehmen, Organisationen und Agenturen in der Schweiz, Deutschland, Österreich und Niederlanden rund um den strategischen und nachhaltigen Einsatz von digitaler Kommunikation und digitalem Marketing in und mit sozialen Netzwerken.
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