Matter | Big Public Data aus dem Programmable Web | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Deutsch, 33 Seiten

Reihe: Life Science and Basic Disciplines (German Language)

Matter Big Public Data aus dem Programmable Web

HMD Best Paper Award 2019
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-658-31584-9
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

HMD Best Paper Award 2019

E-Book, Deutsch, 33 Seiten

Reihe: Life Science and Basic Disciplines (German Language)

ISBN: 978-3-658-31584-9
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

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.

Matter, Ulrich

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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