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| 050 |
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4 |
|a H1-970.9
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| 100 |
1 |
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|a Pfaffenberger, Fabian.
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| 245 |
1 |
0 |
|a Twitter Als Basis Wissenschaftlicher Studien :
|b Eine Bewertung Gängiger Erhebungs- und Analysemethoden der Twitter-Forschung.
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| 250 |
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|a 1st ed.
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| 264 |
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1 |
|a Wiesbaden :
|b Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH,
|c 2016.
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| 264 |
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4 |
|c {copy}2016.
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| 300 |
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|a 1 online resource (140 pages)
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| 336 |
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|a text
|b txt
|2 rdacontent
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|a computer
|b c
|2 rdamedia
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|a online resource
|b cr
|2 rdacarrier
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0 |
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|a 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 Möglichkeiten 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 Möglichkeiten 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 Ansätze -- 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 Repräsentativität -- 5.4 Datenverfügbarkeit -- 5.5 Metriken und Methoden -- 5.6 Ethische und rechtliche Aspekte.
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|a 5.7 Relevanz und Zukunft des Portals -- 6 Forschung mit Twitter - abschließende 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 Einschränkungen der REST APIs -- Anhang B - Programmcode zur Inhaltsanalyse des Franken-Tatorts aus Kapitel 4.3.3.2.
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|a Description based on publisher supplied metadata and other sources.
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|a Electronic reproduction. Ann Arbor, Michigan : ProQuest Ebook Central, 2023. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest Ebook Central affiliated libraries.
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| 655 |
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4 |
|a Electronic books.
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| 776 |
0 |
8 |
|i Print version:
|a Pfaffenberger, Fabian
|t Twitter Als Basis Wissenschaftlicher Studien
|d Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH,c2016
|z 9783658144135
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| 797 |
2 |
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|a ProQuest (Firm)
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://ebookcentral.proquest.com/lib/matrademy/detail.action?docID=6422527
|z Click to View
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