Temporal, Network-Based Media Analytics: From Model to Application

In unser zunehmend komplexen Welt ist es beinahe unmöglich, den Überblick über wichtige Ereignisse, Entwicklungen und Zusammenhänge zu behalten. Diese Komplexität ist größtenteils in den systemischen Dynamiken und Interdependenzen begründet – Charakteristika, die in verschiedenen Domänen zu finden sind. Medien, die sich durch eine hohe Volatilität und ein verflochtenes Netzwerk an Inhalten und Akteuren auszeichnen, stellen eine solche Domäne dar. Deren wachsende Bedeutung führt dazu, dass die Untersuchung medialer Phänomene, nicht nur aus akademischer, sondern auch aus gesellschaftlicher Sicht, immer bedeutsamer wird. Allerdings ist das Gewinnen von Erkenntnissen aus Mediendaten nicht trivial. Für eine ganzheitliche Betrachtung genügt eine Frage wie Welche Themen werden derzeit diskutiert? nicht aus, sondern die zugrunde liegende Dynamik der Daten muss ebenfalls berücksichtigt werden, zum Beispiel durch Fragen wie Welche Themen werden immer populärer? oder Wie ändert sich die Relevanz eines Themas über die Zeit?. Ebenso reicht es nicht aus Medienakteure isoliert zu betrachten, ohne deren soziale Beziehungen zu berücksichtigen. Um genannte Dynamik und Interdependenzen miteinzubeziehen, nutzen wir in der vorliegenden Arbeit netzwerkbasierte und zeitsensitive Methoden zur Analyse von Mediendaten.