Logo Universiteit Utrecht

ICT en Onderzoek

Uncategorized

Text mining deel 5. Hackaton, twitter en netwerkanalyse

Een intrigerend initiatief van Thomas Boeschoten vond vorige week plaats. Hij organiseerde een Hackaton rond de rellen in Haren. Een mooi voorbeeld van het combineren van grootschalig tekstonderzoek met andere technieken zoals netwerkanalyse. De veertig deelnemers doken in een bad van wat tegenwoordig ook wel wordt aangeduid met “big data” : rond de 500.000 tweets en 20.000 Facebook-posts  namen ze onder de loep.  De methodieken waren divers. Sommigen maakten gebruik van visualisaties waarmee de populariteit van berichten in de tijd kon worden gevolgd, zoals in dit voorbeeld. Hoe lang en hoe vaak werden populaire tweets geretweet? En hoe lang duurde het voordat geruchten over dodelijke slachtoffers en gewonden begonnen te circuleren? Ook dat is uitgezocht, en hier gevisualiseerd.

De illustratie bij deze post is net als de links ontleend aan de site van tweetonderzoek.nl, en toont hoe ook hier gold: Follow the leader. Het visualiseren van de tweets met behulp van netwerkvisualisatietools levert namelijk onthullende plaatjes op.  Het project X netwerk had een aantal cruciale knooppunten, sleutelindividuen waar de berichten binnen de sociale netwerken zich op concentreerden.

Volgens het blog van tweetonderzoek.nl is er ook gewerkt met geodata, daar heb ik echter nog geen uitkomsten van gezien, of ik heb er overheen gelezen. Ook de achtereenvolgens getwitterde foto’s waren object van studie.

Vrijdag presenteerde Thomas de resultaten voor de leden van de  onderzoekscommissie die er hun voordeel mee gaan doen.  Het blog over de Hackaton wordt gelukkig hier , bij tweetonderzoek.nl voortgezet.

 

 

 

U moet ingelogd zijn om een reactie te kunnen plaatsen