Beschreibung:
Unternehmen setzen für das Bewerben ihrer Produkte seit einigen Jahren verstärkt auf Influencer, um verschiedene positive Aspekte, wie eine verbesserte Kommunikation mit ihrer Zielgruppe, mehr Authentizität und die Generierung von Content zu erreichen. Um Profile auswählen zu können, bei denen es sich tatsächlich um Influencer handelt, ist es wichtig zu verstehen, wie diese charakterisiert werden können und sich von anderen bekannten Nutzergruppen wie Stars und Content Creators unterscheiden. Zur Erkennung von Influencern wurden bisher Soziale-Netzwerk-Analysen eingesetzt, bei der Influencer aufgrund ihrer Zentralität in einem Netzwerk charakterisiert worden sind. Die bisherige Forschung konzentrierte sich zumeist auf Facebook und Twitter. Das Ziel in der vorliegenden Masterarbeit besteht darin herauszufinden, ob Influencer als eigenständige Social-Media-Nutzergruppe mittels Clustering identifiziert werden können, welche Eigenschaften sie haben und wie eine Abgrenzung gegenüber Content Creators und Stars ermöglicht werden kann. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde zunächst eine systematische Literaturrecherche und -review durchgeführt. Anschließend erfolgte die Erhebung eines Instagram-Datensatzes, welcher für eine Clusteranalyse und eine Klassifizierung genutzt worden ist. Bei der Clusteranalyse wurden verschiedene Distanzmaße und Clusterverfahren sowie Initialisierungs- und Verlinkungsmethoden verwendet, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Die durchgeführten Analysen haben gezeigt, dass Influencer als eigenständige Nutzergruppe mittels Clustering identifiziert werden können, jedoch auch Content Creator und Stars teilweise Ähnlichkeiten zu Influencern aufweisen.