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Corona: Analyse von Twitter-Daten

Das L3S und das Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS) archivieren kontinuierlich Twitter-Daten, die regelmäßig in aufbereiteter Form zur Verfügung gestellt werden. Bereits jetzt liegen Metadaten zu zwei Milliarden Tweets vor (https://data.gesis.org/tweetskb/).

In den letzten Monaten spiegelt der öffentliche Diskurs auf Twitter zu einem Großteil die Wahrnehmung und die gesellschaftlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie wider. L3S-Mitglied Prof. Dr. Stefan Dietze und sein Team machen diese Daten nun für die interdisziplinäre Forschung nutzbar. Mit Methoden aus Informationsextraktion, maschinellem Lernen und Natural Language Processing haben die Informatiker Metadaten aus über acht Millionen Tweets zur Pandemie extrahiert, semantisch aufbereitet und unter dem Namen TweetsCOV19 veröffentlicht (https://data.gesis.org/tweetscov19/). In einem interdisziplinären Projekt mit Sozialwissenschaftlern, unter anderem von der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, werden diese Daten nun genutzt, um die Entwicklung von Meinungen und Einstellungen im Krisenverlauf oder der Akzeptanz von regionalen oder bundesweiten Maßnahmen wie dem Lockdown zu analysieren – auch vor dem Hintergrund gesellschaftlicher oder medialer Ereignisse. Auf Grundlage dieser Daten können Sozialwissenschaftler Fragen zu Solidarität, Vertrauen und Risikowahrnehmung im Kontext der Pandemie untersuchen.

 

Kontakt:

Prof. Dr. Stefan Dietze

Dietze@L3S.de

L3S-Mitglied Stefan Dietze leitet die Abteilung Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften am GESIS