Quantitative Textanalyse

Higher wealth correlates with higher CO2-emissions, so we can assume that wealthier people own (powerful) cars more often in average. What is the situation in Vienna’s districts?

In der Schweiz kam es nach einem Referendum gegen die Totalrevision des CO2-Gesetz zu einer Volksabstimmung. Die Fossilindustrie hat das Referendum mitlanciert, um die Entwertung ihres Kapitals zu verhindern. Ich habe untersucht, wie sich deren Lobby während der Meinungsbildungsphase medial positioniert hat.

Die COVID-19-Pandemie führte zu einer ansteigenden Verbreitung der rechtsextremen Verschwörungstheorie QAnon. In diesem Beitrag wird dies anhand von Twitterdaten empirisch überprüft. Zusätzlich wird mit einer nonparametrischen, automatisierten Inhaltsanalyse (readme2) eingeschätzt, wieviele der Tweets sich affirmativ bzw. kritisch auf QAnon beziehen.

This is a quick exploration of twitter reactions to the right-wing terrorist shootings in Hanau, Germany on 19th February 2020. I played around with this data as an exercise to get in first touch with Twitter analysis with R for sociological research. Most of the code is based this this tutorial. Load Packages # Data Import library(jsonlite) # Data Wrangling and Visualization library(magrittr) # for piped function calls with %>% library(plotly) library(tidyverse) # Date & Time Manipulation. library(hms) library(lubridate) # Text Mining library(tidytext) library(wordcloud) #Set notebook directory. MAIN.DIR <- here::here() Read the data Load the data dump from the JSON-file. ...