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Titlebook: Big Public Data aus dem Programmable Web; HMD Best Paper Award Ulrich Matter Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv

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发表于 2025-3-21 19:40:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
期刊全称Big Public Data aus dem Programmable Web
期刊简称HMD Best Paper Award
影响因子2023Ulrich Matter
视频video
发行地址Chancen und Risiken der Nutzung von big public data
学科分类essentials
图书封面Titlebook: Big Public Data aus dem Programmable Web; HMD Best Paper Award Ulrich Matter Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv
影响因子.​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..
Pindex Book 2020
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书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web影响因子(影响力)




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web影响因子(影响力)学科排名




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web网络公开度




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web网络公开度学科排名




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web被引频次




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web被引频次学科排名




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web年度引用




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web年度引用学科排名




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web读者反馈




书目名称Big Public Data aus dem Programmable Web读者反馈学科排名




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发表于 2025-3-21 23:25:40 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 03:40:34 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 06:33:57 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 09:56:07 | 显示全部楼层
Book 2020arken 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 d
发表于 2025-3-22 16:56:28 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 18:35:02 | 显示全部楼层
,Herausforderungen: Webtechnologien und Variabilität der Daten, von Daten sowie die verwendeten Datenstrukturen und Formate sind für die Einbettung der Daten in Webanwendungen optimiert (bspw. via Django/Python im Backend oder JavaScript im Frontend), jedoch nicht für die systematische Sammlung und Aufbereitung der Daten für Forschungszwecke.
发表于 2025-3-22 22:31:36 | 显示全部楼层
,Chancen: Datengenerierung und Datenqualität,ie Einstellungen und Eigenschaften von Politikern in Erfahrung gebracht werden soll, spielt es potenziell eine Rolle, ob dies im Zuge einer Umfrage geschieht (bei der die Politiker genau wissen, dass sie von Forschern befragt werden), oder Politiker direkt gegenüber ihren Wählern und Geldgebern Auskunft geben.
发表于 2025-3-23 02:30:19 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 09:09:56 | 显示全部楼层
Replizierbarkeit und Verifizierbarkeit der Datensammlung,ammelt werden können. Insgesamt wurden für diese Fallstudie die biografischen Daten von über 39.900 gewählten Beamten aus Legislative, Exekutive, und Justiz innerhalb weniger Stunden gesammelt und in einem fertigen Analysedatensatz aufbereitet.
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