Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.3, Hochschule Bremerhaven, Sprache: Deutsch, Abstract: Soziale Netzwerke dienen neben der Kommunikation und dem Kennenlernen neuer Leute oder Orte ebenfalls der Selbstpr sentation. Der User gibt dabei meist unz hlige private Details und Informationen preis, die er mit Freunden und diese wiederum mit ihren teilen. Unternehmen erkannten darin im Laufe der Zeit ein signifikant f r den B2C-Bereich verwendbares Potenzial. Sie nutzen deshalb Social Network Analysis und diesbez gliche Logarithmen, um mit Hilfe von komplexen Berechnungsmethoden das h chste Ma der Vernetzung innerhalb sozialer Netzwerke und simultan den jeweiligen Lead User identifizieren zu k nnen. Jenes Netzwerk bzw. dessen Lead User machen sich Unternehmen anschlie end zunutze, um gezielt Werbebotschaften, einen Produktlaunch oder das Image des Unternehmens zu forcieren. Hinsichtlich der eruierten Vernetzungen ergeben sich unz hlige Variationen, welche wiederum Schlussfolgerungen bez glich G te, Relevanz, Bedeutung und Umfeld des Netzwerks erlauben. Dadurch lassen sich praktische Ma nahmen zur strategischen Zielerreichung des Unternehmens ableitenden. Infolgedessen handelt es sich beim Ma der Vernetzung um einen Basiswert zur effizienteren Nutzung von Userpotenzialen und deren Kontakten, um beispielsweise die Gewinnmarge bei vergleichsweise geringem Kosteneinsatz weiter zu optimieren. Diese Ausarbeitung illustriert die Entstehung jener auf Vernetzungen innerhalb der sozialen Netzwerke basierenden Ma e sowie deren Bedeutung f r SNA, wie Lead User identifiziert und in strategische Werbema nahmen eingebunden werden, welche Erkenntnisse bzw. Vorteile sich dabei f r neue Marketingkonzepte ergeben und wodurch sich die angewandten Varianten zur Bestimmung des Ma es der Vernetzung unterscheiden.