Twitter Als Basis Wissenschaftlicher Studien : Eine Bewertung G�angiger Erhebungs- und Analysemethoden der Twitter-Forschung.

Yazar:Pfaffenberger, Fabian
Materyal türü: KonuKonuYayıncı: Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2016Telif hakkı tarihi: {copy}2016Tanım: 1 online resource (140 pages)İçerik türü:text Ortam türü:computer Taşıyıcı türü: online resourceISBN: 9783658144142Tür/Form:Electronic books.Ek fiziksel biçimler:Print version:: Twitter Als Basis Wissenschaftlicher StudienLOC classification: H1-970.9Çevrimiçi kaynaklar: Click to View
İçindekiler:
Intro -- Inhalt -- Abbildungsverzeichnis -- Tabellenverzeichnis -- Listingverzeichnis -- Typografische Konventionen -- 1 Twitter in Gesellschaft und Forschung -- 2 Forschungsstand -- 3 Grundlagen -- 3.1 Post, Reply, Retweet - der Internet-Dienst Twitter -- 3.1.1 Einordnung in die Social Media Landschaft -- 3.1.2 Konventionen und Struktur der Kommunikation -- 3.1.3 Datenstruktur von Tweets -- 3.2 Programmiersprache Python -- 4 Methoden zur Erfassung, Verwaltung und Auswertung von Tweets -- 4.1 M�oglichkeiten der Datensammlung -- 4.1.1 Streaming API -- 4.1.1.1 Anwendungsbeispiel: Sammeln von Echtzeitdaten auf Twitter -- 4.1.1.2 Bewertung der Streaming API -- 4.1.2 REST APIs -- 4.1.2.1 Anwendungsbeispiel: Erheben historischer Tweets -- 4.1.2.2 Bewertung der REST APIs -- 4.1.3 Drittanbieter -- 4.1.4 Vergleich der M�oglichkeiten zur Datensammlung -- 4.2 Systeme der Datenverwaltung -- 4.2.1 Speicherung in Textdateien -- 4.2.1.1 Anwendungsbeispiel: Speichern von Tweets in JSON- und CSV-Dateien -- 4.2.1.2 Bewertung der Speicherung in Text-Dateien -- 4.2.2 Datenbank-Systeme -- 4.2.2.1 MongoDB -- 4.2.2.2 Anwendungsbeispiel: Speichern von Tweets in MongoDB -- 4.2.3 Vergleich der Systeme zur Datenverwaltung -- 4.3 Methoden der Datenanalyse -- 4.3.1 Vorverarbeitung der Daten -- 4.3.2 Verarbeitung und Analyse mit MongoDB -- 4.3.2.1 Abfragemethoden zur Aggregation -- 4.3.2.2 Aggregation Framework -- 4.3.2.3 MapReduce -- 4.3.2.4 Vergleich der Ans�atze -- 4.3.3 Natural Language Processing (NLP) -- 4.3.3.1 Anwendungsbeispiel: Computerlinguistische Analyse des Franken-Tatorts -- 4.3.3.2 Anwendungsbeispiel: Sentiment-Analyse von Tweets zum Franken-Tatort -- 5 Twitter als Quelle wissenschaftlicher Analysen -- 5.1 Informationsgehalt -- 5.2 Datenstruktur -- 5.3 Repr�asentativit�at -- 5.4 Datenverf�ugbarkeit -- 5.5 Metriken und Methoden -- 5.6 Ethische und rechtliche Aspekte.
5.7 Relevanz und Zukunft des Portals -- 6 Forschung mit Twitter - abschlie�ende Bewertung -- Literaturverzeichnis -- Anhang A - Objekte und Eigenschaften der Twitter APIs -- A.1 Wichtige User-bezogene Datenfelder -- A.2 Wichtige Tweet-bezogene Datenfelder -- A.3 Wichtige Entities eines Tweets -- A.4 Einschr�ankungen der REST APIs -- Anhang B - Programmcode zur Inhaltsanalyse des Franken-Tatorts aus Kapitel 4.3.3.2.
Bu kütüphanenin etiketleri: Kütüphanedeki eser adı için etiket yok. Etiket eklemek için oturumu açın.
    Ortalama derecelendirme: 0.0 (0 oy)
Bu kayda ilişkin materyal yok

Intro -- Inhalt -- Abbildungsverzeichnis -- Tabellenverzeichnis -- Listingverzeichnis -- Typografische Konventionen -- 1 Twitter in Gesellschaft und Forschung -- 2 Forschungsstand -- 3 Grundlagen -- 3.1 Post, Reply, Retweet - der Internet-Dienst Twitter -- 3.1.1 Einordnung in die Social Media Landschaft -- 3.1.2 Konventionen und Struktur der Kommunikation -- 3.1.3 Datenstruktur von Tweets -- 3.2 Programmiersprache Python -- 4 Methoden zur Erfassung, Verwaltung und Auswertung von Tweets -- 4.1 M�oglichkeiten der Datensammlung -- 4.1.1 Streaming API -- 4.1.1.1 Anwendungsbeispiel: Sammeln von Echtzeitdaten auf Twitter -- 4.1.1.2 Bewertung der Streaming API -- 4.1.2 REST APIs -- 4.1.2.1 Anwendungsbeispiel: Erheben historischer Tweets -- 4.1.2.2 Bewertung der REST APIs -- 4.1.3 Drittanbieter -- 4.1.4 Vergleich der M�oglichkeiten zur Datensammlung -- 4.2 Systeme der Datenverwaltung -- 4.2.1 Speicherung in Textdateien -- 4.2.1.1 Anwendungsbeispiel: Speichern von Tweets in JSON- und CSV-Dateien -- 4.2.1.2 Bewertung der Speicherung in Text-Dateien -- 4.2.2 Datenbank-Systeme -- 4.2.2.1 MongoDB -- 4.2.2.2 Anwendungsbeispiel: Speichern von Tweets in MongoDB -- 4.2.3 Vergleich der Systeme zur Datenverwaltung -- 4.3 Methoden der Datenanalyse -- 4.3.1 Vorverarbeitung der Daten -- 4.3.2 Verarbeitung und Analyse mit MongoDB -- 4.3.2.1 Abfragemethoden zur Aggregation -- 4.3.2.2 Aggregation Framework -- 4.3.2.3 MapReduce -- 4.3.2.4 Vergleich der Ans�atze -- 4.3.3 Natural Language Processing (NLP) -- 4.3.3.1 Anwendungsbeispiel: Computerlinguistische Analyse des Franken-Tatorts -- 4.3.3.2 Anwendungsbeispiel: Sentiment-Analyse von Tweets zum Franken-Tatort -- 5 Twitter als Quelle wissenschaftlicher Analysen -- 5.1 Informationsgehalt -- 5.2 Datenstruktur -- 5.3 Repr�asentativit�at -- 5.4 Datenverf�ugbarkeit -- 5.5 Metriken und Methoden -- 5.6 Ethische und rechtliche Aspekte.

5.7 Relevanz und Zukunft des Portals -- 6 Forschung mit Twitter - abschlie�ende Bewertung -- Literaturverzeichnis -- Anhang A - Objekte und Eigenschaften der Twitter APIs -- A.1 Wichtige User-bezogene Datenfelder -- A.2 Wichtige Tweet-bezogene Datenfelder -- A.3 Wichtige Entities eines Tweets -- A.4 Einschr�ankungen der REST APIs -- Anhang B - Programmcode zur Inhaltsanalyse des Franken-Tatorts aus Kapitel 4.3.3.2.

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2022. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.

There are no comments on this title.

yorum yazmak için.

Ziyaretçi Sayısı

Destekleyen Koha