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Untersuchung von externen Links in Twitter im Bereich der IKT-Domäne
Florian Ransmayr
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
Betreuer*in
Gerald Quirchmayr
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29045.00772.798755-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Twitter Kommunikation innerhalb eines festgelegten Zeitraumes. Dabei wird auf die in den Tweets vorkommenden externen Links bzw. die darin enthaltenen Inhalte Bezug genommen. Das vermehrte Auftreten dieser Links wirft die Frage auf, zu welchem Zweck sie überwiegend verwendet werden. Betrifft es die Stärkung der eigenen Meinung? Werden weiterführende Informationen bereitgestellt? Wird für ein Produkt geworben? Oder handelt es sich lediglich um Inhalte wie Bilder, Musik oder Videos? Welche Rückschlüsse können daraus gezogen werden? Verändert sich dadurch die Kommunikation innerhalb von Twitter? Diese grundlegenden Fragestellungen waren die Motivation sich mit der Thematik näher zu beschäftigen, nach Festlegung eines konkreten Anwendungsbereiches Untersuchungen durchzuführen und die Ergebnisse kritisch zu betrachten. Dem Leser wird im ersten Kapitel der Arbeit eine Einführung in die Thematik gegeben sowie das konkrete Ziel der Arbeit erklärt. Danach werden Grundlagen zum Thema Machine Learning bzw. Text Mining vorgestellt und unterschiedliche Ansätze für Analysemöglichkeiten von Twitter Daten vorgestellt. Nach der Darlegung des Konzeptes wird im praktischen Teil dieser Arbeit gezeigt, wie ein Modell gebildet werden kann, das mittels Topic Detection automatisiert Tweets vorher festgelegten Kategorien zuordnet. Dafür werden verschiedene Modelle zur Klassifikation ausgewählt und in Bezug auf diverse Kennzahlen miteinander verglichen. Beigelegt wird der Arbeit eine DVD mit der entwickelten Software.
Abstract
(Englisch)
This thesis focuses on the analysis of the Twitter communication within a predefined period of time. A special focus is set on the external links and the content contained therein respectively. The increased presence of external links araises the question, for which purpose a link is commonly used. Does it concern the support of the user’s opinion? Is further information provided? Is it a product promotion? Or is it simply used to embed other content such as images, music, and video files? What conclusions can be drawn? Is the communication changed thereby within Twitter? These fundamental questions serve as a motivation to deal with this topic in more detail as well as conducting a study by defining a specific field of application and examining the results critically. In the first chapters of the thesis, the reader is given an introduction to the subject and to the objectives of this work. Afterwards, the foundations of machine learning and text mining are briefly outlined and different possibilities for analyzing Twitter data are presented. Following the conceptual description, the practical part of this work demonstrates a model which automatically assigns Tweets to previously defined categories using a topic detection approach.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Deutsch)
Klassifikation Text Mining Maschinelles Lernen Support Vector Machine Naive Bayes k-Nächste-Nachbarn Textverarbeitung
Autor*innen
Florian Ransmayr
Haupttitel (Deutsch)
Untersuchung von externen Links in Twitter im Bereich der IKT-Domäne
Publikationsjahr
2015
Umfangsangabe
ix, 88, x-xix Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Gerald Quirchmayr
Klassifikationen
54 Informatik > 54.59 Programmierung: Sonstiges ,
54 Informatik > 54.72 Künstliche Intelligenz ,
54 Informatik > 54.82 Textverarbeitung ,
54 Informatik > 54.89 Angewandte Informatik: Sonstiges
AC Nummer
AC13052510
Utheses ID
49701
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1