Visualisieren von Tweets aus wissenschaftlichen Konferenzen mittels Clustering

In letzter Zeit wurde das Potenzial von Twitter für forschungsrelevante Anwendungen vermehrt wahrgenommen. Dies führt unter anderem zur Nutzung von Twitter im Zuge wissenschaftlicher Konferenzen. Daraus kann geschlossen werden, dass entsprechende Communities während wissenschaftlichen Konferenzen interessante Informationen zur Verfügung stellen. Jedoch ist es fast unmöglich alle Tweets, die während einer Konferenz veröffentlicht werden, zu lesen oder überhaupt erst interessante Informationen aus Tweets manuell zu extrahieren. So wurden während der WWW2012 Konferenz beispielsweise 6901 Tweets, mit dem der Konferenz designierten Hash-Tag #www2012, veröffentlicht. Diese Arbeit beschreibt die Implementierung und Evaluierung eines Systems welches Tweets, die im Kontext einer wissenschaftlichen Konferenz veröffentlicht wurden, clustert. Die resultierenden Cluster wurden visualisiert, um sie für den Menschen verständlicher zu machen. Die Evaluierung des Systems anhand der Tweets, die während der WWW2012 veröffentlicht wurden, verdeutlicht, dass sowohl Themen als auch organisatorische Events extrahiert werden können. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse die Notwendigkeit weitere Clustering-Techniken zu evaluieren und zusätzliche Techniken zu implementieren, um Beziehungen zwischen den Clustern herzustellen.  

David Pocivalnik

Twitter, clustering, k-means, visualization  

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