Wie in einem vorhergehenden Beitrag bereits beschrieben, haben sich die Möglichkeiten der nicht-reaktiven Erhebungsverfahren durch den technologischen Fortschritt stark weiterentwickelt und so bieten nicht-reaktiv erhobene Daten eine gute Möglichkeit, Strukturen der Onlinewelt (bspw. Beziehungsnetzwerke von Internetnutzern in Onlineräumen) zu beschreiben und zu analysieren.

Für die Beschreibung von Nutzern und ihren Präferenzen hingegen, werden auch weiterhin reaktive Verfahren, wie bspw. die Onlinebefragung, benötigt. Laut Prof. Dr. Martin Welker (u.a. Vorstandsmitglied der DGOF, Deutsche Gesellschaft für Onlineforschung e.V.) wird zukünftig die Kombination aus reaktiven und nicht-reaktiven Erhebungsverfahren unerlässlich sein, um Strukturen und Präferenzen parallel zu erheben und kombinieren zu können. Eine momentan besonders prominente Forschungsrichtung dreht sich dabei um die Netzwerkanalyse und speziell um die gegenseitige Beeinflussung von klassischen und online-Netzwerken.

Den Abschluss der wissenschaftlichen Tagung bildete ein Vortrag von PD Dr. Ulf-Dietrich Reips (ebenfalls langjähriges Vorstandsmitglied der DGOF) zu den Zukunftstrends im Bereich der nicht-reaktiven Erhebungsverfahren: Ihm zufolge stehen wir am Beginn „einer höher aggregierten komplexen Verarbeitung on the fly“, d.h. die nicht-reaktive Datensammlung im Internet wird auf immer höher aggregierten, komplexeren Ebenen in immer kürzeren Zeiträumen (bzw. möglichst zeitnah) durchgeführt.

Es kann beispielsweise mit Visualisierungen der Internetnutzung auf Landkarten dargestellt werden, wie sich die Verteilung des Trafficaufkommens im Internet weltweit zu einem bestimmten Zeitpunkt gestaltet (mehr dazu in einem späteren Beitrag).

Generell liegt für Prof. Dr. Reips in der Weiterentwicklung der Visualisierung eine der Hauptaufgaben der Forscher und Entwickler in den nächsten Jahren. Hierunter fallen auch die Visualisierung von Trackingdaten und Kommunikationsplattformen.
Nach Prof. Dr. Reips werden zukünftig nicht-reaktive Erhebungsverfahren im Internet „einen höheren Grad an Automatisierung, skalierbarer Aggregierbarkeit der Daten, Komplexität, zeitnaher Weiterverarbeitung und Ereignisauslösung sowie an konfigurierbarer Flexibilität erreichen“. Was das genau bedeutet, werden wir an dieser Stelle in einer losen Folge von Anwendungsbeispielen aufzeigen – bleiben Sie gespannt…