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SpiegelMining – Reverse Engineering von Spiegel-Online

Speaker: David Kriesel Seit Mitte 2014 hat David fast 100.000 Artikel von Spiegel-Online systematisch gespeichert. Diese Datenmasse wird er in einem bunten Vortrag vorstellen und erforschen. Der Vortrag gibt tiefe und überraschende Einblicke in das Verhalten des vielleicht größten Meinungsmachers Deutschlands. Ihr werdet Spiegel-Online danach mit anderen Augen lesen. Dazu gibt er einen allgemeinverständlichen Überblick, was mit der heutigen Daten-Auswerterei alles geht. Ihr werdet also vielleicht auch mehr aufpassen, was für Daten von euch ihr ins Internet lasst. Der Vortrag hat drei rote Fäden: 1) Wir reverse engineeren Spiegel-Online. Wir nehmen den Datensatz so richtig auseinander und betrachten Spiegel-Online aus vielen völlig neuen Blickwinkeln. Das Ganze wird bunt, unterhaltsam und anschaulich passieren, so dass es für Techies und Nicht-Techies eingängig ist. Warum sind manche Artikel lang, manche kurz? Kann man Artikeln ansehen, ob die Redakteure wirklich dahinter stehen oder nicht? Welche Redakteure sind enger miteinander verbandelt als andere? Welche Inhalte hält der Spiegel selbst für politisch inkorrekt? Kann man sowas wirklich einfach so von außen messen? Glaubt’s mal – man kann. Bei einigen der Auswertungen wird vielleicht „nur“ das rauskommen, was ihr euch schon vorher denken konntet. Bei anderen werden wir überraschende Ergebnisse erhalten. Und manchmal entdeckt man auch Systematiken da, wo man überhaupt keine erwartet hat. Kurz: Wir werden kreativ sein. Wir werden etwas lernen und Spiegel-Online auch. 2) Ein Überblick über „Data Science“. Wir betrachten nicht nur die Vorgehensweise, sondern auch die Möglichkeiten und gesellschaftlichen Gefahren der Datensammelwut und Auswerterei. Über den Vortrag hinweg wird David – locker und unmathematisch – verschiedene Methoden des Datenauswertens anhand des Spiegel-Online-Datensatzes anschaulich machen. Nicht mit Formeln, sondern mit bunten Grafiken. Nach dem Vortrag

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  • Originally Aired December 28, 2016
  • Runtime 60 minutes
  • Production Code 7912
  • Created December 28, 2016 by
    Administrator admin
  • Modified December 28, 2016 by
    Administrator admin