Zentrale Personen in einem Co-Autorennetzwerk ermitteln mit R und igraph

Co-Autorennetzwerk Urban Agriculture Europe Titel

Die Veröffentlichungen von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zeigen, mit wem sie zusammenarbeiten und forschen. Das kann man sich zunutze machen. Aus der Liste der jeweiligen Co-Autorinnen und Co-Autoren eines Forschungsberichts lässt sich ein soziales Netzwerk konstruieren und analysieren. In diesem Beitrag zeige ich, wie man zentrale Personen aus einem Co-Autorennetzwerk ermitteln kann. Für die Visualisierung und Netzwerkanalyse nutze ich die Statistiksoftware R und das R-Paket „igraph“.

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Netzwerkanalyse: Wer retweetet wen?

Laptop-Tastatur mit dem Hashtag Retweetanalyse

Soziale Netzwerke wie Twitter, Facebook, Google+ oder Xing sind eine spannende Sache. Nicht nur für die Forschung. Aus sozialen Netzwerken lassen sich mit Hilfe statistischer Methoden Meinungsführer und Multiplikatoren identifizieren. Diese können für die Verbreitung von Informationen und Innovationen äußerst wichtig sein und sie für Marketing, Öffentlichkeitsarbeit und Innovationsmanagement sehr interessant machen. Man muss dabei kein Statistik-As sein, um die Netzwerkanalyse für sich zu nutzen. Allein die grafische Darstellung eines Netzwerkes gibt meist schon erste Aufschlüsse über seine Struktur. In diesem Beitrag geht es um die Visualisierung zweier Tweet-Retweet-Netzwerke, die ich auf Grundlage der Hashtags #wirhabenessatt und #wirmacheneuchsatt erstellt habe.
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Text-Mining: Keywords mit der Wordcloud visualisieren

LAptop-Tastatur und das Hashtag Wordclouds

Aus einer Wordcloud regnet es keine Buchstaben. Sie ist aber eine schöne Form, um Worthäufigkeiten in Texten anschaulich darzustellen. Das Online-Tool Wordle  beispielsweise liefert wunderschöne Bilder, die sich in Präsentationen oder Flyern sehr schön machen. Der Fantasie sind beider Erstellung keine Grenzen gesetzt. Leider kann man das Online-Tool nur bedingt für das gezielte Suchen nach Informationen in einer großen Textmenge einsetzen. Dafür gibt es andere Lösungen. In diesem Beitrag zeige ich am Beispiel von Tweets mit den Hashtags #wirhabenessatt und #wirmacheneuchsatt, wie aus 3.849 Tweets zwei unterschiedliche Wordclouds werden. Und auch welche Überraschungen sie in sich tragen. Warum zum Beispiel taucht das Keyword „Ostfriesland“ in der #wirmacheneuchsatt Wordcloud auf?Weiterlesen Text-Mining: Keywords mit der Wordcloud visualisieren

Hashtag-Analyse: Satt machen oder satt haben?

Laptoptastatur und das Hashtag Hashtaganalyse

Ein Hashtag (#) markiert in den sozialen Medien ein Schlagwort zu einem bestimmten Thema. Mit den Hashtags #wirhabenessatt und #wirmacheneuchsatt haben Twitter-Nutzer Tweets gekennzeichnet, die sich auf zwei Agrar-Demonstrationen am 16. Januar 2016 im Zuge der Internationalen Grünen Woche in Berlin bezogen. Während die einen eine bäuerliche und ökologischere Zukunftslandwirtschaft fordern, beklagen die anderen , dass die Kritik an der konventionellen Landwirtschaft aus dem Ruder gelaufen sei. Das war für mich Anlass die Online-Kommunikation auf Twitter mit den jeweiligen Hashtags näher unter die Lupe zu nehmen. Die Ergebnisse der Auswertungen sind in dieser kleinen Beitragsserie zusammengefasst. Hier im ersten Teil geht es um die Hashtags, im zweiten um die Wordclouds und im dritten um die Netzwerkanalyse der Twitter-User.Weiterlesen Hashtag-Analyse: Satt machen oder satt haben?