Articles liés à Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best...

Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019 - Couverture souple

Matter, Ulrich

 
9783658315832: Big Public Data aus dem Programmable Web: HMD Best Paper Award 2019
Couverture souple
ISBN 10 : 3658315830 ISBN 13 : 9783658315832
Editeur : Springer Vieweg, 2020

Synopsis

​Die Verbreitung des Internets und die zunehmende Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung und Politik haben über die letzten Jahre zu einer starken Zunahme an hochdetaillierten digitalen Datenbeständen 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 Ökonomie 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 Datenbestände für die empirische Forschung und zeigt anhand einer Fallstudie ein mögliches Vorgehen zur systematischen Analyse von big public data aus dem programmable Web auf.

Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.

À propos de l'auteur

Ulrich Matter ist Assistenzprofessor für Volkswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen.

Les informations fournies dans la section « A propos du livre » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.

Éditeur
Springer Vieweg
Date d'édition
2020
Langue
allemand
ISBN 10 
3658315830
ISBN 13 
9783658315832
Reliure
Broché
Numéro d'édition
1
Nombre de pages
48
Coordonnées du fabricant
Springer Nature Customer Service Center GmbH
ProductSafety@springernature.com

Europaplatz 3
Heidelberg
69115
Allemagne