Details
Wahlkampf in den USA. Welche inhaltlichen Ähnlichkeiten bestehen zwischen den Facebook - Beiträgen der Präsidentschaftskandidaten Trump, Biden und Jorgensen?
1. Auflage
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13,99 € |
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| Verlag: | Grin Verlag |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 19.08.2022 |
| ISBN/EAN: | 9783346698285 |
| Sprache: | deutsch |
| Anzahl Seiten: | 21 |
Dieses eBook erhalten Sie ohne Kopierschutz.
Beschreibungen
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Computerlinguistik, Note: 2,3, Universität Trier, Sprache: Deutsch, Abstract: Mit Hinblick auf die Präsidentschaftswahl der USA am 3. November 2020 verfolgt die nachfolgende Arbeit das Ziel, Ähnlichkeiten in den Facebook Beiträge der Präsidentschaftskandidaten Trump, Biden und Jorgensen mithilfe eines neuronalen Netzes zu untersuchen.
Der Amtsinhaber Donald Trump vertritt die republikanische Partei, während der ehemalige US-Vizepräsident Joe Biden die Demokraten vertritt. Jo Jorgensen, Professorin für Psychologie, vertritt die Libertäre Partei. Aufgrund des
oftmals genannten "Zweiparteiensystems" in den USA (in dem überwiegend die Demokraten und Republikaner praktische Bedeutung besitzen, obwohl es faktisch Mehrparteiensystem ist) gilt Jo Jorgensen als "Underdog" der Präsidentschaftskandidaten. Die Beiträge des Präsidentschaftskandidaten Rocky de la Fuente (republikanische Partei) werden in dieser Ausarbeitung nicht berücksichtigt, da Rocky de la Fuente als Kandidat zur Präsidentschaftswahl 2016 lediglich 0,02% erzielte. Auch werden die Beiträge von bereits ausgeschiedenen Kandidaten (bspw. Bernie Sanders) nicht weiter berücksichtigt.
Somit fokussiert sich die Analyse der Facebook - Beiträge auf die Präsidentschaftskandidaten Trump, Biden und
Jorgensen. Auf der Grundlage der "Word2Vec" – Methode wird ein neuronales Netz gebildet, welches die Facebook - Beiträge der Präsidentschaftskandidaten in Vektoren umwandelt. Die vektorisierten Beiträge ermöglichen letztendlich einen Vergleich der Facebook - Beiträge, sodass das neuronale Netz Auskunft darüber geben kann, inwiefern sich die Beiträge der Präsidentschaftskandidaten ähneln. Es ist zu erwarten, dass sich die Grundsätze bzw. die politischen Überzeugungen der jeweils angehörigen Partei in den Facebook - Beiträgen der Kandidaten widerspiegeln und somit Unterschiede festgestellt werden können.
Das Ziel der Ausarbeitung ist es, mithilfe eines neuronalen Netzes Rückschlüsse darüber zu ziehen, ob sich signifikante Unterschiede in den Facebook - Beiträgen der Präsidentschaftskandidaten feststellen lassen. Die Ausarbeitung unterteilt sich in insgesamt vier Kapitel. Im Folgenden wird zunächst die "Word2Vec" – Methode erläutert. Anschließend wird im dritten Kapitel Bezug auf das verwendete Python – Skript genommen, es werden die Kernelemente des Python – Skripts dargestellt und erläutert. Im vierten Kapitel wird der Output des neuronalen Netzes und die Validität der Ergebnisse diskutiert.
Der Amtsinhaber Donald Trump vertritt die republikanische Partei, während der ehemalige US-Vizepräsident Joe Biden die Demokraten vertritt. Jo Jorgensen, Professorin für Psychologie, vertritt die Libertäre Partei. Aufgrund des
oftmals genannten "Zweiparteiensystems" in den USA (in dem überwiegend die Demokraten und Republikaner praktische Bedeutung besitzen, obwohl es faktisch Mehrparteiensystem ist) gilt Jo Jorgensen als "Underdog" der Präsidentschaftskandidaten. Die Beiträge des Präsidentschaftskandidaten Rocky de la Fuente (republikanische Partei) werden in dieser Ausarbeitung nicht berücksichtigt, da Rocky de la Fuente als Kandidat zur Präsidentschaftswahl 2016 lediglich 0,02% erzielte. Auch werden die Beiträge von bereits ausgeschiedenen Kandidaten (bspw. Bernie Sanders) nicht weiter berücksichtigt.
Somit fokussiert sich die Analyse der Facebook - Beiträge auf die Präsidentschaftskandidaten Trump, Biden und
Jorgensen. Auf der Grundlage der "Word2Vec" – Methode wird ein neuronales Netz gebildet, welches die Facebook - Beiträge der Präsidentschaftskandidaten in Vektoren umwandelt. Die vektorisierten Beiträge ermöglichen letztendlich einen Vergleich der Facebook - Beiträge, sodass das neuronale Netz Auskunft darüber geben kann, inwiefern sich die Beiträge der Präsidentschaftskandidaten ähneln. Es ist zu erwarten, dass sich die Grundsätze bzw. die politischen Überzeugungen der jeweils angehörigen Partei in den Facebook - Beiträgen der Kandidaten widerspiegeln und somit Unterschiede festgestellt werden können.
Das Ziel der Ausarbeitung ist es, mithilfe eines neuronalen Netzes Rückschlüsse darüber zu ziehen, ob sich signifikante Unterschiede in den Facebook - Beiträgen der Präsidentschaftskandidaten feststellen lassen. Die Ausarbeitung unterteilt sich in insgesamt vier Kapitel. Im Folgenden wird zunächst die "Word2Vec" – Methode erläutert. Anschließend wird im dritten Kapitel Bezug auf das verwendete Python – Skript genommen, es werden die Kernelemente des Python – Skripts dargestellt und erläutert. Im vierten Kapitel wird der Output des neuronalen Netzes und die Validität der Ergebnisse diskutiert.
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