TU Darmstadt / ULB / TUprints

SentiNet: Twitter-basierter Ansatz zur kombinierten Netzwerk- und Stimmungsanalyse in Katastrophenlagen

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
Conference or Workshop Item, Secondary publication, Publisher's Version

[img] Text
133-04.pdf
Copyright Information: CC BY 4.0 International - Creative Commons, Attribution.

Download (2MB)
Item Type: Conference or Workshop Item
Type of entry: Secondary publication
Title: SentiNet: Twitter-basierter Ansatz zur kombinierten Netzwerk- und Stimmungsanalyse in Katastrophenlagen
Language: German
Date: 2023
Place of Publication: Darmstadt
Year of primary publication: 2019
Publisher: Gesellschaft für Informatik e.V
Book Title: Mensch und Computer 2019 - Workshopband
Event Title: Mensch und Computer 2019
Event Location: Hamburg, Germany
Event Dates: 8.-11.9.2019
DOI: 10.26083/tuprints-00022195
Corresponding Links:
Origin: Secondary publication service
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.

Uncontrolled Keywords: Soziale Medien, Soziale Netzwerkanalyse, Stimmungsanalyse, Katastrophenlagen
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-221951
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
300 Social sciences > 380 Commerce, communications, transportation
Divisions: 20 Department of Computer Science > Science and Technology for Peace and Security (PEASEC)
LOEWE > LOEWE-Zentren > CRISP - Center for Research in Security and Privacy
Zentrale Einrichtungen > Interdisziplinäre Arbeitsgruppe Naturwissenschaft, Technik und Sicherheit (IANUS)
Date Deposited: 13 Feb 2023 10:46
Last Modified: 18 Aug 2023 09:01
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/22195
PPN: 50570823X
Export:
Actions (login required)
View Item View Item