SpiegelMining – DataScience auf SPON losgelassen

D. Krisel analysiert auf Basis von ggw. ca. 80.000 gespeicherten SpiegelOnline-Artikeln in mehreren Blogbeiträgen

http://www.dkriesel.com/spiegelmining

Merkmale dieser Artikel, um Erkenntnisse über das Publikationsverhalten von SPON zu gewinnen. Er bedient sich der “Methodiken des Datensatz-Erforschens […] neudeutsch DataScience”, in die er im ersten Beitrag einen kurzen Einblick gibt:

“DataScience heißt, kreativ an einen zunächst unbekannten Datensatz heranzugehen. Diesen erschließen, Wissen daraus erzeugen, verschiedenste Auswertungen durchführen und die Ergebnisse so aufbereiten und kommunizieren, dass sie auch jemand verstehen kann, der kein Informatiker ist. Und vor allem: So dass auch jemand neue Aspekte, Fragestellungen und Inspirationen beitragen kann, der kein Informatiker ist.”

http://www.dkriesel.com/blog/2016/0725_spiegelmining_analyse_70000_spiegelonline_artikel

Folgende Artikel-Merkmale hat er bisher betrachtet:
Rubriken, Veröffentlichungszeitpunkte und Textlängen; Autoren und Nachrichtenagenturen, Beziehungen zwischen den Autoren; verschiedene Plätze, an denen die Autoren in den Artikeln stehen können, ein Ausdruck vom Zweiklassensystem der Artikel bei SpiegelOnline; Erschließung der Artikel über Rubriken, durch Zuordnung zu “Themen” und durch Schlagwörter.

Anhand des letztgenannten Themas stellt Krisel auch Visualisierungsmethoden der DataScience vor:

http://www.dkriesel.com/blog/2016/0929_spiegelmining_rubriken_themen_keywords

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