Fallstudie: Twitter-Mining

Abstract

Lernziele Grundlagen des Twitter-Minings lernen Grundlegende Konzepte des Text-Minings und speziell des Sentiment-Minings anwenden Die Polarität der Emotion in einem Textcorpus anwenden Die Bedeutung und die Konsequenzen für die Organisationsdiagnose einschätzen Laden wir zuerst die benötigten Pakete: library(pradadata) library(tidyverse) library(tidytext) library(twitteR) library(tidytext) Twitter ist ein Dienst, dessen Nutzer öffentlich einsehbare Kurznachrichten auf die Twitter-Seite einstellen; der Dienst ist für Nutzer kostenlos. Das zentrale Datenelement bei Twitter ist eine Twitter-Nachricht, Tweet genannt. Tweets sind aber, aus Sicht der Datenanalyse, weit mehr als 140280 Textzeichen. Mit einem Tweet ist der Nutzername verknüpft, andere Nutzer, die angesprochen oder auf die geantwortet wird, oder #Hash-tags (Schlagwörter). Darüber hinaus auch Zeit, Datum, Betriebssystem, Ort und einiges mehr. Rechtlich ist der Zugriff auf Daten so geregelt, dass man kostenlos auf eine gewisse Menge Tweets und andere Informationen zugreifen darf, nach vorheriger Anmeldung. Allerdings darf man die Tweets nicht weiter verbreiten, das verbieten die Nutzungs-bedingungen von Twitter. Insgesamt bietet Twitter eine hervorragende Möglichkeit zur 463 © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 S. Sauer, Moderne Datenanalyse mit R, FOM-Edition, https://doi.