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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
Link zu u:search
(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
AC Nummer
AC13052510
Utheses ID
49701
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |