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Andreas Jungherr

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Chapter · 2018

Twitter-Daten in der Wahlkampfforschung

Andreas Jungherr, Pascal Jürgens, and Harald Schoen

In Computational Social Science: Die Analyse von Big Data, edited by Andreas Blätte, Joachim Behnke, Kai-Uwe Schnapp, and Claudius Wagemann, pp. 255–293 · Nomos

doi.org/10.5771/9783845286556-255

Abstract

Die stetig steigende Nutzung digitaler Dienste hat eine neue Datenquelle für die sozialwissenschaftliche Forschung entstehen lassen. Die Forschungspotenziale digitaler Spurendaten – also von Daten, die Interaktionen von Nutzern mit digitalen Diensten dokumentieren, – werden verstärkt von Sozialwissenschaftlern und sozialwissenschaftlich interessierten Informatikern diskutiert und ausgelotet. Diese Daten können bewusst von Nutzern erzeugt worden sein – zum Beispiel Tweets, Facebook-Posts oder Photos, die auf Flickr oder Instagram veröffentlicht wurden. Unter den Begriff „digitale Spurendaten“ fallen aber auch durch Nutzer weitgehend unbewusst produzierte Daten – zum Beispiel Meta-Informationen, die Nutzer-Interaktionen begleiten: wo fand die Interaktion statt, wann oder über welches Gerät. Diese Daten versprechen Forschern neue Erkenntnisse über Muster menschlichen Verhaltens, das durch die Nutzung digitaler Werkzeuge begleitet wird.

Topics
  • Methods
  • Political competition
  • Social media and democracy
Cite (APA)

Jungherr, A., Jürgens, P., & Schoen, H. (2018). Twitter-Daten in der Wahlkampfforschung. In A. Blätte, J. Behnke, K.-U. Schnapp, & C. Wagemann (Eds.), Computational Social Science: Die Analyse von Big Data (pp. 255–293). Nomos. https://doi.org/10.5771/9783845286556-255

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