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Titlebook: Big Public Data aus dem Programmable Web; HMD Best Paper Award Ulrich Matter Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:40:25 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
期刊全稱Big Public Data aus dem Programmable Web
期刊簡稱HMD Best Paper Award
影響因子2023Ulrich Matter
視頻videohttp://file.papertrans.cn/186/185744/185744.mp4
發(fā)行地址Chancen und Risiken der Nutzung von big public data
學科分類essentials
圖書封面Titlebook: Big Public Data aus dem Programmable Web; HMD Best Paper Award Ulrich Matter Book 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv
影響因子.?Die Verbreitung des Internets und die zunehmende Digitalisierung in der ?ffentlichen Verwaltung und Politik haben über die letzten Jahre zu einer starken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbest?nden über politische Akteure und Prozesse geführt. Diese big public data werden oft über programmatische Schnittstellen (Web APIs; programmable Web) verbreitet, um die Einbettung der Daten in anderen Webanwendungen zu vereinfachen. Die Analyse dieser Daten für 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 Datenbest?nde für die empirische Forschung und zeigt anhand einer Fallstudie ein m?gliches Vorgehen zur systematischen Analyse von big public data aus dem programmable Web auf..
Pindex Book 2020
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書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web影響因子(影響力)




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web網(wǎng)絡公開度




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web網(wǎng)絡公開度學科排名




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web被引頻次




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書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web年度引用




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web年度引用學科排名




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web讀者反饋




書目名稱Big Public Data aus dem Programmable Web讀者反饋學科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:25:40 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:40:34 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:33:57 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:56:07 | 只看該作者
Book 2020arken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbest?nden über politische Akteure und Prozesse geführt. Diese big public data werden oft über programmatische Schnittstellen (Web APIs; programmable Web) verbreitet, um die Einbettung der Daten in anderen Webanwendungen zu vereinfachen. Die Analyse d
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:56:28 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:35:02 | 只看該作者
,Herausforderungen: Webtechnologien und Variabilit?t der Daten, von Daten sowie die verwendeten Datenstrukturen und Formate sind für die Einbettung der Daten in Webanwendungen optimiert (bspw. via Django/Python im Backend oder JavaScript im Frontend), jedoch nicht für die systematische Sammlung und Aufbereitung der Daten für Forschungszwecke.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:31:36 | 只看該作者
,Chancen: Datengenerierung und Datenqualit?t,ie Einstellungen und Eigenschaften von Politikern in Erfahrung gebracht werden soll, spielt es potenziell eine Rolle, ob dies im Zuge einer Umfrage geschieht (bei der die Politiker genau wissen, dass sie von Forschern befragt werden), oder Politiker direkt gegenüber ihren W?hlern und Geldgebern Auskunft geben.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:30:19 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:09:56 | 只看該作者
Replizierbarkeit und Verifizierbarkeit der Datensammlung,ammelt werden k?nnen. Insgesamt wurden für diese Fallstudie die biografischen Daten von über 39.900 gew?hlten Beamten aus Legislative, Exekutive, und Justiz innerhalb weniger Stunden gesammelt und in einem fertigen Analysedatensatz aufbereitet.
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