Matter | Big Public Data aus dem Programmable Web | Buch | 978-3-658-31583-2 | sack.de

Buch, Deutsch, 33 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 77 g

Reihe: Essentials

Matter

Big Public Data aus dem Programmable Web

HMD Best Paper Award 2019
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-658-31583-2
Verlag: Springer

HMD Best Paper Award 2019

Buch, Deutsch, 33 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 77 g

Reihe: Essentials

ISBN: 978-3-658-31583-2
Verlag: Springer


Die Verbreitung des Internets und die zunehmende Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung und Politik haben über die letzten Jahre zu einer starken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbeständen über politische Akteure und Prozesse geführt. Diese big public data werden oft über programmatische Schnittstellen (Web APIs; programmable Web) verbreitet, um die Einbettung der Daten in anderen Webanwendungen zu vereinfachen. Die Analyse dieser Daten für wissenschaftliche Zwecke in der politischen Ökonomie und Politologie ist vielversprechend, setzt jedoch die Implementierung einer data pipeline zur Beschaffung und Aufbereitung von Daten aus dem programmable Web voraus. Dieses Buch diskutiert die Chancen und Herausforderungen der praktischen Nutzung dieser Datenbestände für die empirische Forschung und zeigt anhand einer Fallstudie ein mögliches Vorgehen zur systematischen Analyse von big public data aus dem programmable Web auf.

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Zielgruppe


Professional/practitioner


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Einleitung.- Chancen: Datengenerierung und Datenqualität.- Herausforderungen: Webtechnologien und Variabilität der Daten.- Konzeptioneller Lösungsansatz: Data pipelines.- Fallstudie: Religion in der US Politik.- Replizierbarkeit und Verifizierbarkeit der Datensammlung.- Diskussion und Ausblick


Ulrich Matter ist Assistenzprofessor für Volkswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen.



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