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https://github.com/msaeltzer/twitter_data

Twitteranalyse in R im Rahmen der Veranstaltung "Zwischen Linkgraphen und Paragraphen" der Friedrich Ebert Stiftung
https://github.com/msaeltzer/twitter_data

data text-mining twitter

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Twitteranalyse in R im Rahmen der Veranstaltung "Zwischen Linkgraphen und Paragraphen" der Friedrich Ebert Stiftung

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README

        

# twitter_data

## Einleitung
Mit der zunehmenden Verlagerung sozialer Interaktion in den digitalen Raum enstehen gewaltige Mengen digitaler Spurendaten. Für die Sozialwissenschaften, die bisher von offiziellen Registerdaten und/oder Rückschlüsse auf soziale Prozesse ziehen musste, ist der Zugang zu diesen "gefundendenen" Daten ein großes Potential.

Insbesondere Soziale Medien erlauben einen Einblick in Prozesse, die zuvor kaum beobachtbar waren. Die Probleme mit diesen Quellen sind eher der kaum zu kontrollierende Überfluss als die mangelnde Verfügbarkeit. Aus diesem Grund sind zunehmend Wissenschafter*innen dazu übergegangen, (teil-) automatisierte Verfahren in die eigenen Forschungsprozesse miteinzubeziehen. Entsprechend sehen wir eine zunehmende Diffusion von Methoden der Informatik, und das Schaffen neuer Grenzwissenschaften der Computational Social Science.

## Try it Yourself
Diese Repository erlaubt es Ihnen, diese Analysen selbst auszuprobieren. Alles was Sie benötigen ist ein API key, den Sie nach dieser Anleitung finden:

https://developer.twitter.com/en/docs/tutorials/step-by-step-guide-to-making-your-first-request-to-the-twitter-api-v2

Übetragen Sie die App Keys in die leere CSV Datei unter Auth in die Spalten V1 bis V5 (oder fügen Sie diese direkt in die tokenize Funktion ein).

## Open Source

Sie können die Open Source Progammiersprache R mit diesem anschaulichen Guide installieren: https://bjoernwalther.com/r-installieren-windows-und-rstudio-installieren/

## HTML

Wer den Text nur lesen möchte, klickt einfach auf https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/msaeltzer/twitter_data/blob/master/Data_Collection.html