Vernoe13 12: Unterschied zwischen den Versionen

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(Sitzung 12: Messen - Methoden - Big Data)
 
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Aktuelle Version vom 11. Juli 2013, 09:49 Uhr

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Sitzung 12: Messen - Methoden - Big Data[bearbeiten]

.pdf-Fassung: http://www.schmidtmitdete.de/pdf/vernoe13_12_print.pdf

Slideshare: http://de.slideshare.net/JanSchmidt/vernetzte-ffentlichkeiten-2013-sitzung-12-messen-methoden-big-data

Aufzeichnung zur Veranstaltung: http://lecture2go.uni-hamburg.de/veranstaltungen/-/v/15209

Worum geht es?[bearbeiten]

Vernetzte Öffentlichkeiten werden von vielen verschiedenen Personen und Organisationen beobachtet, vermessen, ausgewertet.

  • Welche Verfahren werden dabei eingesetzt?
  • Welche Besonderheiten existieren?
  • Was bedeutet in diesem Zusammenhang Big Data - für uns als Nutzer wie auch als wissenschaftliche Beobachter?

Zu Gast: Axel Bruns.

Weiterführende Literatur und Links[bearbeiten]

  • Bermejo, Fernando (2009): Audience manufacture in historical perspective: from broadcasting to Google. In: New Media & Society, 11(1/2): 133-154.
  • Bourdon, Jerome / Cecile Méadel (2011): Inside television audience measurement: Deconstructing the ratings machine. In: Media, Culture & Society, 33(5): 791-800.
  • boyd, danah / Kate Crawford (2012): Critical Questions for Big Data. In: Information, Communication & Society, Vol. 15, No. 5, S. 662-679.
  • Brauckmann, P. (2010): Web-Monitoring – Gewinnung und Analyse von Daten über das Kommunikationsverhalten im Internet. Konstanz: UVK
  • Bruns, Axel (2008): Blogs, Wikipedia, Second Life, and beyond. From production to produsage. New York u.a.: Peter Lang.
  • Hündgen, Markus (2011): Klickbetrug bei YouTube hat Methode. In: Hyperland [Blog], 13.5.2011. Online: http://blog.zdf.de/hyperland/2011/05/klickbetrug.
  • Karpf, David (2012): Social Science Research Methods in Internet Time. In: Information, Communication & Society, Vol. 15, No. 5, S. 639-661
  • King, Gary (2011): Ensuring the Data-Rich Future of the Social Sciences. In: Science, Vol. 331, Februar 2011, S. 719-721.
  • Kreiss, Daniel (2012): Yes we can (profile you): A brief primer on campaigns and political data. In: Stanford Law Review Online, Vol. 64, p, 70-74
  • Napoli, Philip M. (2010): Audience Evolution. New technologies and the transformation of media audiences. New York: Columbia University Press.
  • Neuberger, Christoph/Christian Nürnbergk/Melanie Rischke (Hrsg.) (2009): Journalismus im Internet: Profession – Partizipation – Techni­sierung. Wiesbaden: VS Verlag.
  • Rosen, Jay (2006): The People Formerly Known as the Audience. In: PressThink, 27.6.2006. Online verfügbar: http://journalism.nyu.edu/pubzone/weblogs/ pressthink/2006/06/27/ppl_frmr.html.
  • Schiffers, Oliver (2010): Tools und Kennzahlen für das Social Web. In: Brauckmann, P. (Hg.): Web-Monitoring. Konstanz: UVK. 267-286.
  • Schmidt, Jan (2011a): Das neue Netz. Merkmale, Praktiken und Konsequenzen des Web 2.0. 2. Auflage. Konstanz: UVK
  • Schmidt, Jan-Hinrik (2011b): (Micro)Blogs: Practices of Privacy Management. In: Trepte, S.; Reinecke, L. (Eds.): Privacy Online. Heidelberg: Springer.
  • Schmidt, Jan (2011c): Twitter and the new regime of audience measurement. Vortrag beim “1. Düsseldorf Workshop on Interdisciplinary Approaches to Twitter Analysis", 14./15.9.2011, Online: http://de.slideshare.net/JanSchmidt/twitter-and-the-new-regime-of-audience-measurement
  • Smythe, Dallas W. (1977): Communications: blindspot of Western Marxism. In: Canadian Journal of Political and Social Theory, 2(2): 1-27.


Weiterführende Links zum Gespräch mit Axel Bruns:

  • http://mappingonlinepublics.net Informationen zu Projekten der Forschergruppe von Axel Bruns
  • yourTwapperkeeper - zur Datenerfassung. Open-Source-Paket, über Github verfügbar, muß allerdings auf einem eigenen Server installiert werden.
  • Gawk - zur Datenvorbearbeitung. Programmierbares Open-Source-Commandline-Tool, von Unix auf viele andere Betriebssysteme portiert. Über unsere Website haben wir einige Gawk-Scripts verfügbar gemacht, die speziell mit yTK-Datensätzen arbeiten.
  • Excel - für Datenanalyse bis zu mittelgroßen Datensätzen.
  • Tableau - für größere Datensätze. Kommerziell und echt teuer, aber kostenlose Lizenz für Studenten (und Lehrer, die das Tool im Lehrbetrieb einsetzen).
  • Gephi - zur Netzwerkvisualisierung. Open Source.

Fragen (und Antworten)[bearbeiten]

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Mehr Informationen zu Big Data.