Twitter-Daten in der
sozialwissenschaftlichen Forschung:
Möglichkeiten und Herausforderungen
7. Oktober 2013, 13:00-18:00
8. Oktober, 9:30-15:00
GESIS Workshop, Köln
Dr. Katrin Weller, katrin.weller@gesis.org, @kwelle

Aufbau des Workshops
Ziele
• Twitter als Datenquelle kennenlernen
• Einschätzen lernen, was mit Twitter-Daten möglich ist, und was nicht
• Überblick über Herangehensweisen, Methoden, Stand der Forschung,
Schwierigkeiten

Aufbau des Workshops
1. Einführung in Twitter (mit Übung)
2. Stand der Twitter-Forschung – Ein Überblick
3. Twitter-Tools
4a. Ein erster Blick in die Twitter-Daten
4b. Twitter-Datensätze unter der Lupe
5. Studien planen – was geht, was geht nicht?
6. Übung: Studien planen
7. Diskussion: Datenqualität, Forschungsethik, rechtlicher Rahmen

Unterrichtsmaterialien
• Folien werden online zur Verfügung gestellt: http://katrinweller.net
• Weiterführende Informationen:
http://kwelle.wordpress.com/2013/08/14/some-useful-resources-forstarting-twitter-research/#more-100
• Test-Datensätze bitte nicht weitergeben!

Vorstellung
• Interessen, Forschungshintergrund
• Erwartungen
• Konkrete Pläne mit Twitterdaten?

1. Twitter – Eine Einführung
Jack Dorsey (2000): “twttr sketch”. http://www.flickr.com/photos/jackdorsey/182613360/

gegründet in 2006,
eigenständige Plattform seit
2007
Jack Dorsey (2000): “twttr sketch”. http://www.flickr.com/photos/jackdorsey/182613360/

Twitter 2013

Twitter in Zahlen
• March 2012: 140 million active users and 340 million Tweets a day
• December 2012: more than 200 million users
• USA, 2012: 15% of online adults use Twitter
• Germany, 2012: 4% of population
ARD/ZDF online Studie
http://www.ard-zdfonlinestudie.de/fileadmin
/Online12/07082012_Busemann_Gscheidl
e.pdf
@twitter:
https://twitter.c
om/twitter/stat
us/2810516522
35087872
PEW Internet:
http://www.pewinte
rnet.org/Reports/201
2/Twitter-Use2012.aspx
Twitter Blog:
http://blog.twit
ter.com/2012/0
3/twitter-turnssix.html

Twitter vs. Facebook
In Deutschland
Facebook: 72.1% (aller Internetnutzer)
Twitter: 10.5% (aller Internetnutzer)
German Social Media Consumer Report:
http://www.socialmediathinklab.com/wpcontent/uploads/2013/02/WWU_SocialMedia-Consumer-Report_0213_Ansicht.pdf
10

Randnotizen
https://2012.twitter.com/de/golden-tweets.html
• Trends 2012:
Olympics, Wahlen
in USA.
• Twitter-Nutzer mit
den meisten
Followern?
• Die meisten
Retweets:

March, 2013, http://twittercounter.com/pages/100

Und wie funktioniert das?
Tweet = max. 140 Zeichen

Followers / Followees
Kwak, H., Lee, C., Park, H., & Moon, S. (2010). What is Twitter, a Social Network or a News Media? In Proceedings of
the 19th International World Wide Web (WWW) Conference, April 26-30, 2010, Raleigh NC, USA.

Timeline

Retweet (RT)
Kooti, F., Yang, H., Cha, M., Gummadi, K.P. & Mason, W.A. (2012). The Emergence of Conventions in Online Social Networks. Proceedings of the
International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2012), Dublin.

@message (@mention)
≠ direct message

#hashtags

#hashtags
19 März 2013
6 Oktober 2013

URLs

Fotos

Nutzerprofile

Übung

Übung 1: Suchen
• Nach Tweets:
– mit und ohne Hashtag
• Nach Personen
– nach dem offiziellen Account der eigenen Institution
– nach einem verifizierten Account
• (Suchen ohne Login: https://twitter.com/search-home)

Übung 2: Account anlegen
Wer keinen eigenen Account anlegen möchte:
Twitter Test-Account: [aus den Folien gelöscht]
Passwort: [aus den Folien gelöscht]

Übung 3: Folgen
• 2-3 interessante Accounts aussuchen und diesen folgen
• Min. einem anderen Kursteilnehmer folgen
• Zurück-folgen!

Übung 4: Tweets schreiben
•
•
•
•
zuerst einen ‚normalen‘ Tweet
dann einen mit Hashtag
und dann eine @message an einen anderen Kursteilnehmer
und nun noch ein Retweet

Übung 5: Hashtag auswählen
• Einen gemeinsamen Hashtag für den Workshop festlegen

Übung 6: Trending topics
• Die Trending Topics ansehen
– Für Deutschland
– Weltweit
– Für ein anderes Land oder für die eigene Heimatstadt

Übung 7: Direct message schreiben
• Einem anderen Teilnehmer eine direct message schicken.

Fragen?

2. Stand der Forschung

Entwicklung der Twitter-Forschung

Twitter vs. Facebook
Scopus (TITLE-ABS-KEY(Twitter) AND PUBYEAR > 2006)
(TITLE-ABS-KEY(Facebook) AND PUBYEAR > 2006)

Scopus: Publikationen aus 70 Ländern
36

pointless babble?

Frühe Twitter-Forschung
• Java et al. (2007) identifizieren einen Großteil an Tweets als “daily
chatter”.
• Pear Analytics study: 40% of tweets are pointless babble (Kelly, 2009).
Java, A., Song, X., Finin, T., & Tseng, B. (2007). Why we twitter: understanding microblogging usage and communities. In
Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 workshop on Web mining and social network analysis
(WebKDD/SNA-KDD ’07). ACM, New York, NY, USA, 56-65. DOI=10.1145/1348549.1348556
http://doi.acm.org/10.1145/1348549.1348556
Kelly, R. (2009). Twitter Study. Pear Analytics, retrieved from http://www.pearanalytics.com/wpcontent/uploads/2012/12/Twitter-Study-August-2009.pdf

Twitter Evolution
• Kommunikation bei Twitter entwickelt sich weiter
• @-Symbol für Antworten (Honeycutt & Herring, 2009)
• Retweets
 Neue Studien untersuchen Kommunikationsstruktur und Netzwerke
Honeycutt, C., and Herring, Susan C. (2009). Beyond microblogging: Conversation and collaboration via Twitter. Proceedings of the
Forty-Second Hawaii International Conference on System Sciences.Los Alamitos, CA IEEE Press.

De-benalizing Twitter!
Rogers, R. (2014). Debanalizing Twitter: The transformation of an object of study. In: K. Weller, A. Bruns, J.
Burgess, M. Mahrt, C. Puschmann. (Eds.): Twitter and Society (pp. ix-xxvi). New York et al.: Peter Lang.

Was wird erforscht?

Was wird erforscht?

Ausgewählte Forschungsbereiche
Politikwissenschaft
•
•
•
•
Kommunikationsverhalten v.a. im Wahlkampf
Stimmungen im Wahlkampf
Interaktionen zwischen Parteien
eDemocracy
44

Ausgewählte Forschungsbereiche
Kommunikations- und Medienwissenschaft
•
•
•
•
•
Übertragung von Methoden der Medienanalyse
Brand communication
Crisis communication
Verschiedene Zielgruppen, verschiedene Kommunikationssituationen
Rolle von @messages, RTs etc.
45

Ausgewählte Forschungsbereiche
Informatik / Informationswissenschaft
•
•
•
•
Information Retrieval in Tweets
Informationsflüsse
Netzwerke
Zitationsanalysen
46

Twitter in der sozialwissenschaftlichen
Forschung?
Weller, K. (2013). What you can get from Twitter – and what not. Presentation at ISSC’s World Social Science Forum (WSSF) 2013. Montreal, Canada. Slides: http://de.slideshare.net/katrinweller/wellerwssf-2013presentation . Extended Abstract: http://kwelle.files.wordpress.com/2013/10/wssf2013_weller_what-do-we-get-from-twitter.pdf

Publication
Huberman, B. A., Romero, D. M., & Wu, F. (2009). Social networks that matter: Twitter under the microscope. First Monday,
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Weller, K. (2013). What you can get from Twitter – and what not. Presentation at ISSC’s World Social Science Forum
(WSSF) 2013. Montreal, Canada. Slides: http://de.slideshare.net/katrinweller/weller-wssf-2013presentation .
Extended Abstract: http://kwelle.files.wordpress.com/2013/10/wssf2013_weller_what-do-we-get-from-twitter.pdf
No.
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Data
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Interviews with 181 Twitter users
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17,803 tweets from 8,616 users + 1st degree
network (3,048,360 directed edges, 631,416
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conversation containing between 2 and 243
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200,000 annotated tweets
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475,000,000 tweets
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Zhou, X., Lee, W.-C., Peng, W.-C., Xie, X., Lee, R., & Sumiya, K. Measuring geographical regularities of crowd behaviors for
Twitter-based geo-social event detection, 1. doi:10.1145/1867699.1867701
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21,623,947 geo-tagged tweets
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One person’s Twitter network (652 followers,
114 followings).
3,112 tweets.
[16]
Johnson, K. A. (2011). The effect of Twitter posts on students’ perceptions of instructor credibility. Learning, Media and
Technology, 36(1), 21–38. doi:10.1080/17439884.2010.534798
16
Experiments with 120 undergrad students
[17]
Alina Mungiu-Pippidi, & Igor Munteanu. (2009). Moldova's "Twitter Revolution". Journal of Democracy, 20(3), 136–142.
doi:10.1353/jod.0.0102
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none
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15
99,832 tweets
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Lasorsa, D. L., Lewis, S. C., & Holton, A. E. (2012). Normalizing Twitter: Journalism practice in an emerging communication
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15
22,248 tweets
[20]
Takhteyev, Y., Gruzd, A., & Wellman, B. (2012). Geography of Twitter networks. Social Networks, 34(1), 73–81.
doi:10.1016/j.socnet.2011.05.006
14
481,248 tweets, 1,953 user pairs

Methoden?
Angewandte Methoden in den meistzitierten Publikationen:
• Interviews mit Twitter-Nutzern,
• Experimente,
• Quantitative Analysen von Tweets und deren Eigenschaften,
• Netzwerkananlysen,
• Linguistische Analysen, z.B. word clustering, event detection,
sentiment analysis,
• Inhaltsanalysen von Tweets.
 Bisher eher selten mehrere in Kombination

Methoden
In der Forschung: viele Case Studies, wenig methodische Standards.

Standard-Metriken?
• Anzahl der Tweets
• Anzahl der Nutzer mit min. einem Tweet
• Tweets pro Nutzer
• Structural Analysis of Tweets:
– Original tweets, RTs, (modified RTs), @message
– Tweets mit URLs
Bruns, A., & Stieglitz, S. (2012). Quantitative Approaches to Comparing Communication Patterns on Twitter. Journal
of Technology in Human Services, 30(3-4), 160–185. doi:10.1080/15228835.2012.744249
52

Anzahl der Tweets pro Stunde
Beispiel für einen Zeitverlauf:
#mla09
Zeitachse: Messung in Stunden
Graphik von Cornelius Puschmann

Beispiel für ein Personennetzwerk
basierend auf RTs – im Zeitverlauf
Puschmann, C., Weller, K., Dröge, E. (2011):
Studying Twitter Conversations as
(Dynamic) Graphs: Visualization and
Structural Comparison. Poster at General
Online Research (GOR 11), Düsseldorf.
http://ynada.com/posters/gor11.pdf

Beispiel für Personeninformationen:
#www2010
Anzahl Tweets
Aktivität einzelner Personen: Tweetanzahl (#www2010)
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Dröge, E., Maghferat, P., Puschmann, C., Verbina, J., & Weller, K. (2011). Konferenz-Tweets. Ein Ansatz zur Analyse der TwitterKommunikation bei wisseschaftlichen Konferenzen. In J. Griesbaum, T. Mandl, C. Womser-Hacker (Eds.), Information und Wissen:
global, sozial und frei? Proceedings des 12. Internationalen Symposiums für Informationswissenchaft (pp. 98–110). Boizenburg: VWH.

Personeninformationen
Aktivität einzelner Personen: @-Nachrichten (#mla09)
Anzahl @-Nachrichten
40
35
30
25
20
15
10
5
0
@-Nachrichten gesendet
@-Nachrichten empfangen

Inhaltsanalyse
• CAQDAS Computer-Assisted Qualitative Data AnalysiS
– (z.B. MAXQDA, QDAMiner, ATLAS.ti, Qualrus, Nvivo)
– Speech Act Analyse
– Statistische Auswertungen
Einspänner, J., Dang-Anh, M., & Thimm, C. (2014). Computer-assisted content analysis of Twitter data. In: K. Weller,
A. Bruns, J. Burgess, M. Mahrt, C. Puschmann. (Eds.): Twitter and Society (pp. 97-108). New York et al.: Peter Lang.
57

Sentiment Analyse
Automatische Berechnung von emotionalen Tonalitäten von
Tweets.
Benötigt werden Wörterbücher mit Sentiment-Werten, z.B. ANEW.
 Generell mit Vorsicht zu betrachten.
 Für deutsche Tweets besonders kritisch.
Thelwall, M. (2014). Sentiment analysis and time series with Twitter. In: K. Weller, A. Bruns, J. Burgess, M.
Mahrt, C. Puschmann. (Eds.): Twitter and Society (pp. 83-96). New York et al.: Peter Lang.
58

Besondere Fallstudien

The Australian Twitter-Sphere
Von Axel Bruns:
http://www.cci.edu.au/node/1362
60

Rhythm of a City
Siehe http://engineering.twitter.com/2012/06/studying-rapidly-evolving-user.html
61

Stimmungen in US-Tweets
Pulse of the Nation: http://www.ccs.neu.edu/home/amislove/twittermood/
62

63
http://www.jeuneafrique.com/Article/ARTJAWEB20130215165826/int
ernet-libreville-accra-addis-abebareseaux-sociaux-les-capitalesafricaines-de-twitter-quartier-par-quartier.html#Tunis

Siehe:
Bruns, Axel; Weller, Katrin; Harrington, Stephen (2014): Twitter and Sports: Football Fandom in Emerging and Established Markets. In:
80000
Weller, Katrin; Bruns, Axel; Burgess, Jean; Mahrt, Merja; Puschmann, Cornelius (Hrsg.): Twitter and Society, New Yort et al.: Peter Lang,
S. 263-280
Weller, Katrin; Bruns, Axel (2013): Das Spiel dauert 140 Zeichen: Wie deutsche Fußballvereine Twitter für Marketing und Fan70000
Kommunikation entdecken. In: Griesbaum, Joachim; Heuwing, Ben; Ruppenhofer, Josef; Werner, Katrin (Hrsg.): HiER 2013. Proceedings
BVB Dortmund 09 II (@BVB)
des 8. Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop, Hildesheim: Universität Hildesheim, S. 119-131
60000
FC Bayern München (@BayMuenchen)
number of followers
50000
40000
SV Werder Bremen II (@werderbremen)
Hamburger SV (@HSV)
30000
FC Schalke 04 II (@s04, official)
1. FC Köln (@fckoeln)
20000
SV Werder Bremen I (@Werder_Bremen)
Borussia Mönchengladbach
(@VfLBorussia)
FC Schalke 04 I (@FCSchalke04, inofficial)
10000
0
Jun 11
Jul 11
Aug 11
Sep 11
Oct 11
Nov 11
Dec 11
Jan 12
Feb 12
Mar 12
Apr 12
May 12
Jun 12
month
1. FC Augsburg (@FCAugsburg)
1. FC Nürnberg (@1_fc_nuernberg)
Bayer 04 Leverkusen (@bayer04fussball)
BVB Dortmund 09 II (@BVB)
FC Schalke 04 I (@FCSchalke04, inofficial)
Hannover 96 II (@hannover96)
SV Werder Bremen I (@Werder_Bremen)
1. FC Kaiserslautern (@Rote_Teufel)*
1. FSV Mainz 05 (1FSVMainz05)
Borussia Mönchengladbach (@VfLBorussia)
FC Bayern München (@BayMuenchen)
Hamburger SV (@HSV)
Hertha BSC Berlin (@HerthaBSC)*
SV Werder Bremen II (@werderbremen)
1. FC Köln (@fckoeln)
1899 Hoffenheim (achtzehn99)
BVB Dortmund 09 I (@BVBDortmund09)
FC Schalke 04 II (@s04, official)
Hannover 96 I (@ichbin96)
SC Freiburg (@sc_freiburg)
64
VfB Stuttgart (@VfB)

Bilder auf Twitter
http://www.guardian.co.uk/uk/2011/dec/07/twitter-riots-how-news-spread
Siehe auch: Vis, F., Faulkner, S., Parry, K., Manyukhina, Y., & Evans, L. (2014). Twitpic-ing the news. Analysing images
shared during the 2011 U.K. Riots. In: K. Weller, A. Bruns, J. Burgess, M. Mahrt, C. Puschmann (Eds), Twitter and Society
(pp. 385-398). New York et al: Peter Lang.
65

Bruns, A., & Burgess, J. (2012). Notes towards the scientific study of Twitter. In Tokar, A., Beurskens, M., Keuneke,
S., Mahrt, M., Peters, I., Puschmann, C., van Treeck, T., & Weller, K. (Eds.). (2012). Science and the Internet (pp. 159169). Düsseldorf: Düsseldorf University Press http://nfgwin.uni-duesseldorf.de/sites/default/files/Bruns.pdf
66

Diskussion
Welche Themenbereiche/Methoden interessieren besonders?
Eigene Erfahrungen/ Anknüpfungspunkte?

3. Tools

TweetDeck
https://about.twitter.com/products/tweetdeck

Tweetdeck online
http://www.tweetdeck.com/

TOPSY

Übung
http://topsy.com
- Bei Topsy suchen nach a) einem Nutzer, b) einem Stichwort, c) einem
Hashtag.
- Bei Topsy Analytics zwei Nutzer und zwei Hashtags vergleichen.
- Auffälligkeiten?

Vorsicht: Aktivitätskennwerte
•
•
•
•
•
Klout (siehe Abbildung)
Tweetstats.com
Twitalyzer
Twittercounter
…

Co-tweeting * follower recommendation * automatic tweets *
twitterwalls * data visualization * URL monitoring * follower
visualization * communities * hashtag meanings * trends

Twitter Walls
Foto: http://www.zephoria.org/thoughts/archives/2009/11/24/spectacle_at_we.html

Tools zur Datensammlung

Wie erhält man die Daten?
API
https://dev.twitter.com/docs/api/1.1
https://dev.twitter.com/blog
79

Datensammlung?
Herausforderungen:
Archivierung in Echtzeit
Eingeschränkte Anteile
80

Twitter APIs
•
•
•
•
API = Application Programming Interface
Zugang, um Daten für Anwendungen/Apps zu verwenden
Nicht explizit für die wissenschaftliche Nutzung vorgesehen
Streaming API, Rest APIs, Search API
Gaffney, D., & Puschmann, C. (2014). Data collection on Twitter. In A. Bruns, K. Weller, J. Burgess, M. Mahrt
& C. Puschmann (Eds.), Twitter and Society (pp. 55-67). New York, NY: Peter Lang.
81

Twitter APIs
STREAMING API
- push-basiert, Live-Stream
- Public stream vs. User stream
- Forscher brauchen Tools, die eine Verbindung zu diesem Stream aufrecht
erhalten.
82

Twitter APIs
REST API
• Eingeschränkte Anzahl Anfragen pro Stunde
• Social graph data (wer folgt wem)
• Trending topics
• Und vieles mehr
https://dev.twitter.com/docs/using-search
83

Twitter APIs
•
•
•

Nicht explizit für Wissenschaftler entwickelt
Nicht rückwirkend zugänglich
Nicht vollständig
Änderungen möglich

https://dev.twitter.com/console
Eigene User-ID finden:
http://www.idfromuser.com/

Twitter-Daten erheben?
•
•
•
•
•
•
YourTwapperkeeper
Per RSS-Feed (z.B. Google reader, Thunderbird)
Drittanbieter ($)
Desktopbasierte Programme
Eigene Programme schreiben
Gnip / DataSift

YourTwapperkeeper
http://134.99.116.228/yourtwapperkeeper (Password protected)

YourTwapperkeeper

Tweet Archivist

TweetArchivist
Übung:
Verschiedene Suchen ausprobieren:
http://www.tweetarchivist.com/SetLanguage

NodeXL
http://nodexl.codeplex.com/

NodeXL

GNIP

Rechtlicher Rahmen
Twitter‘s
Nutzungsbedingungen
Datenschutzbestimmungen

Rechtlicher Rahmen
• Terms of Services: https://twitter.com/tos
• Twitter Privacy Policy: https://twitter.com/privacy
• Developer’s Rules of the Road: https://dev.twitter.com/terms/api-terms

„Lessons learnt“

1.
Man muss die TwitterDynamik kennen, um
mit Twitter-Daten
arbeiten zu können.

2.
Twitter als Moving
Target: alles kann sich
verändern!

3.
Ideal: Erst die
Forschungsfrage, dann
die Datenerhebung.

4.
Aber: Twitter-Daten
immer rechtzeitig
(live) erheben!

5.
Man erhält i.d.R. nur
einen Ausschnitt aus
Twitter

Diskussion
• Erste Selbsteinschätzung: wo könnten sich Twitter-Daten für meine
Forschungsfrage lohnen?
• Was muss ich noch wissen, bevor ich tatsächlich entscheiden kann, ob ich
mit Twitter-Daten arbeiten möchte?
Allgemein:
• Fragen / Wünsche / Anregungen

4. Twitter Daten unter der Lupe

Was kommt zuerst?
• Forschungsfrage?
• Daten?

Fallstudie: Twitter bei der
Landtagswahl NRW
Übung:
- Notieren, welche Fragestellungen in diesem Zusammenhang interessant
sein könnten.
- Überlegen, welche Daten dafür benötigt werden würden.

Dateien
#ltwnrw tweets
Was fällt auf?

5. Studien planen

Forschungsablauf
Studie
planen
Daten
erheben
Daten
auswerten
(Daten
archivieren)

Studien planen
•
•
•
•
Was soll untersucht werden?
Warum brauche ich dafür Twitter-Daten?
Welche Art Twitter-Daten benötige ich?
Vorab-Recherche!

Kriterien zur Datenerhebung
Typischerweise:
- Tweets eines bestimmten Nutzers
- Tweets, die einen Nutzer erwähnen
- Tweets, die ein Wort (Zeichenkette) oder ein Hashtag enthalten
Diverse weitere, z.B.
- Anzahl und Namen der Follower eines Accounts
- Tweets, die eine bestimmte URL (domain) enthalten
115

Datensammlung
Nutzerbezogen
Themenbezogen

Probleme
•
•
•
•
Wie lange sollen Daten gesammelt werden?
Mit welcher Technik sollen Daten gesammelt werden?
Mit welchen Suchkriterien sollen Daten gesammelt werden?
Wie sollen die Daten später ausgewertet werden?

Auswertung
Inhaltsanalysen
Quantitative
Analysen

Technische Feinheiten
•
•
•
•
•
Manuelle vs. Button Retweets
URLs erkennen und auflösen
@messages vs. @mentions
Informationen über einzelne Twitter-Nutzer herausfinden
Hashtag vs. Volltextsuche

Datenbereinigung
• Mehrere Datensätze zusammenfügen und dabei Dubletten entfernen.
• ‚False positives‘ entfernen (z.B. bvb)
• Ggf. Dateiformate für die Bearbeitung in Analysetools anpassen

Datenmanagement
• Versionierung – Metadaten
• Dokumentation des Erhebungs- und Bereinigungsprozesses
• Sicherungskopien

6. Übung: Studien planen

Studiendesign
Entweder bereits vorhandene Fragestellung – oder gemeinsam Fragen
erarbeiten.
• Ausgehend von Fragestellung: welche Daten werden benötigt, wie können
diese erhoben werden, was muss beachtet werden?
• Welche Probleme können auftreten?
 Kurzpräsentation des eigenen Ansatzes

7. Diskussion

Big Data vs. Sinnvolle
Forschungsfragen
125

Was ist ein Link, Follower,
Tweet etc. wert?
 Wie kann man NutzerAktionen interpretieren?
126

Repräsentativität?
beeinflusst von:
• Nutzerzahlen
• Zeitpunkt/Dauer der Datenerhebung
• Datenauswahl
127

Verlässlichkeit
• Verifizierte Accounts
• Verifizierte Inhalte?
• (Datenausfälle)
128

129

Forschungsethik
• Anonymisierung/Pseudonymisierung möglich bzw. nötig?
• Richtlinien für den Umgang mit Personendaten?
Aktuelle Hinweise
• So wenig personenbezogene Daten wie möglich teilen
• Tweet-Sammlungen nicht öffentlich zur Verfügung stellen

today vs. tomorrow
131

Reproduzierbarkeit

Die gleichen Daten zweimal erheben?

Mit bestehenden Datensätzen arbeiten?
132

Fazit?

Danke für die Teilnahme!