Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019

​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.

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Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019

​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.

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Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019

Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019

by Ulrich Matter
Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019

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by Ulrich Matter

eBook1. Aufl. 2020 (1. Aufl. 2020)

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Overview

​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.


Product Details

ISBN-13: 9783658315849
Publisher: Springer Vieweg
Publication date: 09/18/2020
Series: essentials
Sold by: Barnes & Noble
Format: eBook
File size: 902 KB
Language: German

About the Author

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

Table of Contents

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
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