Big Public Data aus dem Programmable Web - Ulrich Matter

Big Public Data aus dem Programmable Web

HMD Best Paper Award 2019

(Autor)

Buch | Softcover
XI, 33 Seiten
2020 | 1. Aufl. 2020
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-31583-2 (ISBN)
14,99 inkl. MwSt

Die Verbreitung des Internets und die zunehmende Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung und Politik haben über die letzten Jahre zu einer starken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbeständen über politische Akteure und Prozesse geführt. Diese big public data werden oft über programmatische Schnittstellen (Web APIs; programmable Web) verbreitet, um die Einbettung der Daten in anderen Webanwendungen zu vereinfachen. Die Analyse dieser Daten für wissenschaftliche Zwecke in der politischen Ökonomie und Politologie ist vielversprechend, setzt jedoch die Implementierung einer data pipeline zur Beschaffung und Aufbereitung von Daten aus dem programmable Web voraus. Dieses Buch diskutiert die Chancen und Herausforderungen der praktischen Nutzung dieser Datenbestände für die empirische Forschung und zeigt anhand einer Fallstudie ein mögliches Vorgehen zur systematischen Analyse von big public data aus dem programmable Web auf.

Ulrich Matter ist Assistenzprofessor für Volkswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen.

Einleitung.- Chancen: Datengenerierung und Datenqualität.- Herausforderungen: Webtechnologien und Variabilität der Daten.- Konzeptioneller Lösungsansatz: Data pipelines.- Fallstudie: Religion in der US Politik.- Replizierbarkeit und Verifizierbarkeit der Datensammlung.- Diskussion und Ausblick

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie essentials
Zusatzinfo XI, 33 S. 7 Abb.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 148 x 210 mm
Gewicht 77 g
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Mathematik / Informatik Mathematik Finanz- / Wirtschaftsmathematik
Sozialwissenschaften
Schlagworte Big Data • Big Public Data • Civic Tech • Data Pipeline • Data Science • Programmable Web • semantic web • Web 2.0 • Web API • web of data
ISBN-10 3-658-31583-0 / 3658315830
ISBN-13 978-3-658-31583-2 / 9783658315832
Zustand Neuware
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