Twitter als Basis wissenschaftlicher Studien

Abstract

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Springer VS Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2016. Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation. Open Access Dieses Buch wird unter der Creative Commons Namensnennung-Nicht kommerziell 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche für nicht kommerzielle Zwecke die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Buch enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist auch für die oben aufgeführten nicht-kommerziellen Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede kommerzielle Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen-und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen.

Expectations, concerns and experiences of rehabilitation patients during the COVID-19 pandemic in Germany: a qualitative analysis of online forum posts

“…Studies from the USA have shown that urban and more densely populated areas were overrepresented on Twitter [ 37 – 39 ]. Similarly, Pfaffenberger concluded that the reliability and representativity of Twitter data for scientific analyses may be limited [ 40 ]. While Eibensteiner et al conclude that social media polling can help in understanding public health perspectives, they also cite several limitations and challenges to Twitter polls, e.g., restrictions in the number and design of questions and answers, lack of sociodemographic data and a vulnerability to manipulation of votes [ 41 ].…”

Harrison White, digitale Plattformen und die analytische Kritik

“…Zum einen, weil die Filter und Suchkontrolloption aufmerksamkeitsökonomisch bedeutende und relevante Tweets be günstigt. Zum anderen, weil die Dynamik primär durch Unterhal tung, Informationssuche und moderierte Meinungsbildung geprägt ist (Pfaffenberger 2016)…”

Geographisches Gezwitscher – Analyse von Twitter-Daten als Methode im GW-Unterricht

“…Ein grundlegendes Verständnis der Twitter-Daten ist hilfreich für deren spätere Interpretation. Über die freie Schnittstelle (API), welche Einarbeitung erfordert, lässt sich eine Tabelle mit unter anderem folgenden Daten herunterladen: Name des*der User*in (screenName), Datum und Uhrzeit des Tweets, Tweet-Text, ob es ein Retweet ist, wenn ja, von wem der Tweet geteilt wurde, die Anzahl erhaltener Tweets sowie Längen-und Breitengrad des Tweets (Pfaffenberger 2016). Auch die geteilten Inhalte, wie Bilder, Videos und URLs können ausgelesen werden.…”

“…In der sozialwissenschaftlichen und geographischen Forschung werden aufgrund der Verfügbarkeit großer Datenmengen Netzwerkbeziehungen, Trends verschiedener Themen, lokale Entwicklung von Diskursen (durch "geocodes") und geographische Er-GW-Unterricht 164 (4/2021), 72-85 eignisse (beispielsweise "#sturmflut") untersucht. Insbesondere Twitter bietet eine große Menge frei verfügbarer Daten (Stichwort: Big Data) und einfach zu bedienender Werkzeuge, um Trends und Inhalte zu veranschaulichen (Ilieva & McPhearson 2018;Pfaffenberger 2016). Auch für Anwender*innen ohne Programmierkenntnisse lassen sich dabei interessante Betrachtungen von sozialen Medieninhalten anstellen.…”