Projektbeschreibung

Projekt 10
Text Mining in Social Media 

Inhalte
Über Social Media Plattformen wie Twitter kann jede*r seine Meinung zu einem Thema öffentlich machen. In ihrer Gesamtheit bilden diese Meinungen ein Stimmungsbild, welches insbesondere bei politischen oder wirtschaftlichen Entscheidungen eine wichtige Rolle spielen kann. Daher besteht aus vielerlei Hinsicht ein besonderes Interesse daran, diese Stimmungsbilder zu erfassen, um beispielsweise frühzeitig auf Stimmungsumschwünge reagieren zu können. 
 
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Indikatorensystems in Form eines Stimmungsbarometers, welches die öffentliche Meinung auf Twitter bezüglich eines konkreten Themas angibt. 
Im Rahmen des Projekts werden verschiedene Methoden aus dem Bereich Text Mining vermittelt. Unter anderem geht es um das Extrahieren von Texten aus Social Media mittels Web Scraping, der Verarbeitung natürlich-sprachlicher Texte und die Analyse solcher Texte mittels Sentiment Analysis und Attribute Extraction. 
Neben diesen (informatischen) Methoden, die innerhalb des Projektes schrittweise erlernt werden, werden auch linguistische Probleme wie zum Beispiel die Zerlegung eines Textes in seine Bestandteile und der Umgang mit Rechtschreibfehlern behandelt. 
 
Das Projekt bietet viel Spielraum für kreative Ideen und Ausgestaltungsmöglichkeiten. Das System kann schrittweise um weitere Funktionalitäten erweitert und verbessert werden. Als Werkzeug dient die Programmiersprache Python. 

Voraussetzungen
Das Projekt richtet sich an alle, die Spaß an Informatik und Linguistik im Kontext der Analyse von Social-Media-Daten haben. Die oben genannten Methoden werden im Verlauf des Projekts erlernt. Dennoch sind grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich.