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Big Public Data Aus Dem Programmable Web Hmd Best Paper Award 2019
Die Verbreitung des Internets und die zunehmende Digitalisierung in der ffentlichen Verwaltung und Politik haben ber die letzten Jahre zu einer starken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbestnden ber politische Akteure und Prozesse gefhrt. Diese big public data werden oft ber programmatische Schnittstellen (Web APIs; programmable Web) verbreitet, um die Einbettung der Daten in anderen Webanwendungen zu vereinfachen. Die Analyse dieser Daten fr wissenschaftliche Zwecke in der politischen konomie und Politologie ist vielversprechend, setzt jedoch die Implementierung einer data pipeline zur Beschaffung und Aufbereitung von Daten aus dem programmable Web voraus. Dieses Buch diskutiert die Chancen und Herausforderungen der praktischen Nutzung dieser Datenbestnde fr die empirische Forschung und zeigt anhand einer Fallstudie ein mgliches Vorgehen zur systematischen Analyse von big public data aus dem programmable Web auf.
Publisher Name | Springer Vieweg |
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Author Name | Hagendorf, Col |
Format | Audio |
Bisac Subject Major | COM |
Language | ER |
Isbn 10 | 3658315830 |
Isbn 13 | 9783658315832 |
Target Age Group | min:NA, max:NA |
Series | 000217778 |
Dimensions | 00.82" H x 70.05" L x 83.00" W |
Page Count | 33 |
Ulrich Matter ist Assistenzprofessor fr Volkswirtschaftslehre an der Universitt St. Gallen.