Von der fundamentalen Theorie der Informationsausbreitung zu FinTech: Neue Entwicklungen in der Forschung zur Dynamik von Online-Nutzern

Mit der Entwicklung sozialer Medien entsteht eine starke Verbindung zwischen dem Verhalten der Nutzer online und realweltlichen Phänomenen. Insbesondere Phänomene wie "Netz-Entzündung" und "Buzz" sind typische Beispiele für plötzliche Zunahmen der Aktivität der Online-Nutzerdynamik. Diese können Auswirkungen auf Unternehmensaktivitäten, soziale Bewertungen und sogar wirtschaftliche Trends haben. In dieser Studie wird die gegenseitige Beeinflussung zwischen Online-Nutzern als grundlegende Theorie auf Basis von Lokalität und Kausalität formalisiert. Daraus theoretisch vorhergesagte Phänomene werden auch in realen Onlinedaten bestätigt. Darüber hinaus wird als gesellschaftliche Anwendung dieses Rahmens ein Beispiel aus dem FinTech-Bereich gezeigt, bei dem durch frühzeitige Erkennung von unternehmensbezogenen Nachrichten die Unterstützung von Investitionsentscheidungen am Aktienmarkt angestrebt wird. Konkret wird durch Anwendung der grundlegenden Theorie zur Frühwarnerkennung eine Investment-Simulation durchgeführt, welche zeigt, dass dadurch Investitionsentscheidungen mit hoher Aktienperformance möglich sind. Zusätzlich wird darauf hingewiesen, dass diese Technologie auch für Trendprognosen, Kriminalprävention, nationale Sicherheit und andere gesellschaftliche Bereiche anwendbar ist, und es wird ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von gesellschaftlichen Risiko-Vorhersagetechnologien basierend auf der Dynamik von Online-Nutzern gegeben.