Twitter als interaktive Erweiterung des Mediums Fernsehen: Inhaltliche Analyse von Tatort- Tweets
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- Carsten Böhm
- vor 6 Jahren
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1 Twitter als interaktive Erweiterung des Mediums Fernsehen: Inhaltliche Analyse von Tatort- Tweets Manuel Burghardt 1, Heike Karsten 2, Melanie Pflamminger 2 und Christian Wolff 1 Lehrstuhl für Medieninformatik 1 und Lehrstuhl für Medienwissenschaft 2, Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur, Universität Regensburg
2 Kontext und Forschungsfragen #01
3 Kontext: Social TV Aktuelles Beispiel Berlin Tag und Nacht Bildquellen: Berlin Tag und Nacht- Website: tag- nacht.php; Facebook:
4 Tatort und Social TV Ranking: Social- TV- Monitor* Zielsetzung: Kategorisierung von Tatort- Tweets anhand deren Inhalt und Funktion zur Beantwortung der nachfolgenden Fragen... Beispiel- Tweet *Social- TV- Monitor: tv- monitor.de/
5 Fragestellungen 1 Kategorienverteilung insgesamt Welche Tweet- Kategorien kommen wie oft vor? 2 Zeitliche Analyse der Kategorienverteilung Zu welchen Zeiten (während der Sendung) kommen welche Tweet- Kategorien in welcher Anzahl vor? 3 Frequenzanalyse der verwendeten Wörter je Kategorie Gibt es bestimmte Wörter, Emoticons oder Sonderzeichen, die besonders häufig in den einzelnen Tweet- Kategorien vorkommen?
6 Vorgehen und Methodik #02
7 Datensammlung Datengrundlage Tatort Kaltblütig (Folge 859, D 2013, Andreas Senn) Erstausstrahlung am , Uhr Tool Erstellung eines Korpus mit TweetArchivist ( Tool nutzt die Twitter Search API Filterkriterium: Hashtag #tatort Informationen zur Tatortfolge: fans.de/tatort- folge kaltbluetig/
8 Korpuserstellung Folgende Meta- Daten sind über die Search API verfügbar: Tweet- Text Zeit Datum ID Benutzername Sprache Hashtags Links Erwähnungen durch andere Benutzer Korpus liegt im CSV- Format vor, und leicht in andere Formate wie etwa XML transformiert werden
9 Kategorienschema Vorgehen: Datengetriebene bottom up- Methode: Zunächst coding von 100 zufällig ausgewählten Tweets zu einer Tatortfolge Sukzessives Zusammenfassen gleicher Codes zu (zunächst) 14 thematischen Kategorien Umsetzung: Elektronisches card sorting durch zwei Autoren der Studie Abschließende Evaluation der Kategorien durch 8 weitere Personen (ebenfalls card sorting) Ergebnis der Evaluation: Umbenennung einiger Kategorien, und Erweiterung auf insgesamt 17 Kategorien
10 Kategorienschema 1) Kritik 2) Spekulation 3) Scherzhaftes 4) Assoziation 5) Logik 6) Produktion 7) Rezeptionssituation 8) Zitat 9) Auftakt 10) Kommentar Dialog 11) Kommentar Handlung 12) Kommentar Figur 13) Bezug intermedial 14) Bezug Gesellschaft 15) Bezug Tweet 16) Bezug Tatort 17) Rt (Retweet)
11 Annotationsprozess Manche Kategorien sind eindeutiger zu bestimmen als andere... Rezeptionssituation #Tatort schauen unter meiner kuschlig warmen #Nepal Wolldecke... (klenzi75, 13. Januar 2013, 20:27) Kommentar Figur? Kommentar Dialog? Intermedialer Bezug? Die Frau rockt anders Dialoge wie bei #BigBangTheory. #Tatort (menebteklee, 13. Januar 2013, 21:13) Annotationsleitfadenzur Konsistenz- bzw. Qualitätssicherung
12 Ergebnisse #03
13 (1) Kategorienverteilung insgesamt Kommunikative Funktion von Retweets Viele Tweets zur Rezeptions- situation; Twitter- Community
14 (2) Zeitliche Analyse der Kategorienverteilung Zeitliches Verlaufsdiagramm von Tweets aus der Kategorie Kommentar Handlung Hausdurchsuchung... Flucht vor der Polizei... Verhör...
15 (3) Frequenzanalyse der verwendeten Wörter je Kategorie Word cloud für die häufigsten Wörter in Tweets der Kategorie Kommentar Handlung (Visualisierung: Voyant Tools Version 1.0, Sinclair, S. & Rockwell, G., März 2013) tools.org/!
16 Fazit: Chancen und Probleme Die Frequenzprofile der ein- zelnen Kategorien ermög- lichen die Identifikation interessanter/relevanter Stellen in der Sendung Trend detection, summarizing Direktes Feedback / Mediennutzungsverhalten Grundlage für weitere qualitative Studien Die manuelle Annotation ist sehr aufwendig... Potenzial für automatische Kategorienannotation, z.b. durch machine- learning..? Potenzial durch Lemmatisierung und POS- Tagging (ortho. Varianz..?)?
17 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Manuel Burghardt
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