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Big Public Data aus dem Programmable Web

  • Kartonierter Einband
  • 48 Seiten
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Beschreibung

_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.



Autorentext

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



Inhalt

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

Produktinformationen

Titel: Big Public Data aus dem Programmable Web
Untertitel: HMD Best Paper Award 2019
Autor:
EAN: 9783658315832
ISBN: 978-3-658-31583-2
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Fachmedien Wiesbaden
Genre: Anwendungs-Software
Anzahl Seiten: 48
Gewicht: 77g
Größe: H210mm x B148mm x T3mm
Veröffentlichung: 29.09.2020
Jahr: 2020
Auflage: 1. Aufl. 2020

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