Kaufhold, Marc-André ; Schmidt, Arne ; Seifert, Fabienne ; Riebe, Thea ; Reuter, Christian (2023)
SentiNet: Twitter-basierter Ansatz zur kombinierten Netzwerk- und Stimmungsanalyse in Katastrophenlagen.
Mensch und Computer 2019. Hamburg, Germany (8.-11.9.2019)
doi: 10.26083/tuprints-00022195
Konferenzveröffentlichung, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
Kurzbeschreibung (Abstract)
Das Forschungsfeld Social Media Analytics untersucht Methoden zur Analyse sozialer Medien nicht nur für Bürger und Unternehmen, sondern auch für Einsatzkräfte in Notsituationen. Zur Unterstützung des Situationsbewusstseins in derartigen Lagen werden unter anderem soziale Netzwerkanalysen angewandt, um Handlungen und die Vernetzung von Helfern nachzuvollziehen, sowie Stimmungsanalysen, um Emotionen der nutzergenerierten Inhalte zu extrahieren. Unsere Literaturstudie zeigt allerdings, dass keine technischen Ansätze existieren, die Netzwerk- und Stimmungsanalysen kombinieren. Dieser Beitrag stellt das Design und die Implementierung einer solchen Web Anwendung auf Basis von Twitter vor, um anschließend Potenziale und Herausforderungen für die Evaluation und Weiterentwicklung des Ansatzes zu diskutieren.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Kaufhold, Marc-André ; Schmidt, Arne ; Seifert, Fabienne ; Riebe, Thea ; Reuter, Christian |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | SentiNet: Twitter-basierter Ansatz zur kombinierten Netzwerk- und Stimmungsanalyse in Katastrophenlagen |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2023 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | 2019 |
| Verlag: | Gesellschaft für Informatik e.V |
| Buchtitel: | Mensch und Computer 2019 - Workshopband |
| Veranstaltungstitel: | Mensch und Computer 2019 |
| Veranstaltungsort: | Hamburg, Germany |
| Veranstaltungsdatum: | 8.-11.9.2019 |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00022195 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/22195 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichungsservice |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Das Forschungsfeld Social Media Analytics untersucht Methoden zur Analyse sozialer Medien nicht nur für Bürger und Unternehmen, sondern auch für Einsatzkräfte in Notsituationen. Zur Unterstützung des Situationsbewusstseins in derartigen Lagen werden unter anderem soziale Netzwerkanalysen angewandt, um Handlungen und die Vernetzung von Helfern nachzuvollziehen, sowie Stimmungsanalysen, um Emotionen der nutzergenerierten Inhalte zu extrahieren. Unsere Literaturstudie zeigt allerdings, dass keine technischen Ansätze existieren, die Netzwerk- und Stimmungsanalysen kombinieren. Dieser Beitrag stellt das Design und die Implementierung einer solchen Web Anwendung auf Basis von Twitter vor, um anschließend Potenziale und Herausforderungen für die Evaluation und Weiterentwicklung des Ansatzes zu diskutieren. |
| Freie Schlagworte: | Soziale Medien, Soziale Netzwerkanalyse, Stimmungsanalyse, Katastrophenlagen |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-221951 |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik 300 Sozialwissenschaften > 380 Handel, Kommunikation, Verkehr |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) LOEWE LOEWE > LOEWE-Zentren LOEWE > LOEWE-Zentren > CRISP - Center for Research in Security and Privacy Zentrale Einrichtungen Zentrale Einrichtungen > Interdisziplinäre Arbeitsgruppe Naturwissenschaft, Technik und Sicherheit (IANUS) |
| Hinterlegungsdatum: | 13 Feb 2023 10:46 |
| Letzte Änderung: | 16 Feb 2023 10:01 |
| PPN: | |
| Zugehörige Links: | |
| Export: | |
| Suche nach Titel in: | TUfind oder in Google |
 |
Frage zum Eintrag |
Optionen (nur für Redakteure)
 |
Redaktionelle Details anzeigen |
Drucken
Impressum