Methoden des Resamplings von Twitter-Daten zur Approximation von Meinungsdynamiken in der Gesamtbevölkerung

Abstract

In dieser Arbeit wurde eine verfeinerte Methodik zur Approximation von Um- fragedaten entwickelt. Dazu wurden 4 verschiedene Resamplingverfahren an- gewandt. Bei dem ersten Verfahren (Tweet-basiert) wurden allein die geoco- dierten Tweets eines Gebiets verwendet. Im zweiten Verfahren (Stratifiziert Tweet-basiert) wurde eine stratifizierte Auswahl dieser Tweets vorgenommen. Im dritten Verfahren (Populations-basiert) wurden alle Tweets (auch nicht geocodierte) der User eines bestimmten Gebiets verwendet. Im vierten Ver- fahren (Populations-geocodiert) wurden allein die Geo-Tweets der User eines bestimmten Gebiets verwendet. Dazu wurde in 2 Experimenten diese Metho- dik anhand von Großereignissen angewandt. In diesen Experimenten wurden die Twitter-Daten mit zusätzlichen Umfragedaten kombiniert, um die Resam- plingverfahren evaluieren zu können. Hierbei wurde die Anpassung der Twitter- zeitreihen aus dem Resampling an die Umfragezeitreihen gemessen. Im ersten Experiment wurden Twitter-Daten zum Thema Corona mit Daten einer Um- frage zu psychischen Belastungen in Folge von Corona verglichen. Im zweiten Experiment wurde die Methodik, am Beispiel von Tweets zur Bundestags- wahl 2021, angewandt. Dabei wurde geprüft, ob die Bewertungen von Partei- en durch Twitteruser mit Wahlabsichten aus einer Umfrage übereinstimmen. Für das erste Experiment zeigte sich ein kleiner Gewinn der Güte der An- näherung an die Umfragedaten. Jedoch konnte bei dem zweiten Experiment keine Übereinstimmung zwischen den geresampelten Twitter-Daten und den Wahlumfragedaten festgestellt werden.