Wissenschaftsjahr 2014 - Die Digitale Gesellschaft

Analyse von Diskursen in Social Media (DaSoM)

Millionen Nutzer versorgen sich im Minutentakt über Twitter, Facebook oder einzelne Blogs mit neuen Informationen. Als Nachrichtenkanal haben die Sozialen Medien somit einen großen Einfluss auf die öffentliche Meinungsbildung. Aber wie genau verläuft dieser Prozess? Und wie kann die Wissenschaft die Entwicklung von Themen noch auswerten? Eine Antwort auf diese Fragen sucht Professor Christoph Neuberger vom Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung der Ludwig-Maximilians-Universität München im Rahmen des Projektes DaSoM.

Analyse von Diskursen in Social Media

Junge Frau hält ein Smartphone in der Hand
(©Thomas_EyeDesign)

Laufzeit:

• 05/2012 bis 04/2015

Beteiligte:

• Prof. Dr. Christoph Neuberger, Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung, Ludwig-Maximilians-Universität München

• Prof. Dr. Thorsten Quandt, Institut für Kommunikationswissenschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster

• Prof. Dr. Manfred Stede, Institut für Linguistik, Universität Potsdam


• Prof. Dr. Stefan Stieglitz, Institut für Wirtschaftsinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität Münster


Ziele:

• Social-Media-Anwendungen haben die Möglichkeiten der Kommunikation erweitert. Noch fehlt Wissenschaftlern aber ein geeignetes Instrumentarium, um die Karriere von Themen in Sozialen Medien sowie deren Einfluss auf die öffentliche Meinungsbildung zu erfassen.

• Ziel des Projektes ist, automatisierte Verfahren zu entwickeln, mit denen Online-Diskurse zukünftig kommunikationswissenschaftlich analysiert und ausgewertet werden können.

Methode:

• Die Wirtschaftsinformatik ermöglicht das Sammeln großer Datenmengen aus verschiedenen Social-Media-Anwendungen und ist zudem in der Lage, diese Daten zu strukturieren.

• Mit den Mitteln der Computerlinguistik lassen sich Bewertungen und die Qualität der Social-Media-Diskurse analysieren.

• Ein automatisiertes Verfahren der Inhaltsanalyse, das auf induktiver Textklassifikation basiert, wird weiterentwickelt.

• Die Leistungsfähigkeit der automatisierten Verfahren wird manuell überprüft.

Weitere Informationen

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