Analyse Digitaler Verhaltensdaten

Daten aus sozialen Medien und andere digitale Verhaltensdaten (DVD) sind von zunehmendem Interesse für die Analyse sozialwissenschaftlicher Themen in digitalen Gesellschaften sowie das Verständnis der Entwicklung sozio-technischer Systeme. Diese Daten zu gewinnen ist eine komplexe Aufgabe. Daher bietet GESIS Forschenden methodische Informationen und Hilfestellungen darüber, wie Computational Methods die sozialwissenschaftliche Forschung unterstützen können. Zusätzlich stellt GESIS Standardwerkzeuge für das Mining sozialer Einheiten und die Anreicherung von Daten zur Verfügung.

Mit GESIS Notebooks bieten wir Forschenden darüber hinaus eine Infrastruktur für reproduzierbare Forschung und für die gemeinsame Nutzung von Computational Tools. Das "Total Error Framework for Digital Traces of Human Behavior on Online Platforms" (TED-On) ist unser erster Schritt zum Aufbau eines umfassenden Rahmens für die systematische Fehlererkennung bei der Sammlung, Verarbeitung und Analyse von digitalen Verhaltensdaten.

TED-On

Methodologie, Framework

GESIS zielt darauf ab, einen umfassenden Rahmen für die systematische Fehlererkennung bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse digitaler Verhaltensdaten zu schaffen. Mit Schwerpunkt auf Social-Media-Daten haben wir das Total Error Framework for Digital Traces of Human Behavior on Online Platforms (TED-On) entwickelt.

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MTE Talk | Slides | Tutorial@FAT

Topic Modelling

Portal

Unser Topic Modelling Portal ermöglicht die stochastische Datenanalyse für Webwissenschaftler*innen und Forschende im Bereich Computational Social Science. Die Idee ist, die grundlegenden Mechanismen und Ideen hinter der Themenmodellierung zu erklären. Wir bieten Instrumente zur Erkennung latenter Themen in großen Textkorpora unter Berücksichtigung von Kontextinformationen.

Tutorial | Toolbox

GESIS Notebooks

Virtual Research Infrastructure

Entdecken Sie GESIS Notebooks (Betaversion) - wir bauen eine Online-Umgebung für die webbasierte Analyse großer Datenmengen mit Software für Programmiersprachen wie R oder Python auf. Die Infrastruktur wird Dienste für die Anwendung, Veröffentlichung und Archivierung umfassen.

GESIS Notebooks

HypTrails

Tool

Das HypTrails Framework ermöglicht den Vergleich von Hypothesen über sequenzielles Verhalten - Beispiele hierfür sind, wie Websites navigiert werden oder wie sich Personen durch Städte bewegen.

Tutorial | Code | Paper | Paper | Paper

WikiWho

API, Tool

Nutzen Sie das WikiWho Tool für "soziales" Textmining und analysieren Sie die Bearbeitungs- und Überarbeitungsvorgänge von Wikipedia-Einträgen in verschiedenen Sprachen. Die Daten können als Datensatz heruntergeladen oder über eine API abgerufen werden.

Wir unterstützen und arbeiten nach den Prinzipien von Open Science. Sie finden daher unseren Forschungsoutput auf GitHub.

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Sie benötigen weiterführende Beratung zu Digitalen Verhaltensdaten? Unsere Expert*innen beraten Sie gerne persönlich und individuell zu Themen rund um die Erhebung, Analyse und Visualisierung von Digitalen Verhaltensdaten.

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