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

Langue : allemand

Edité par Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020

3658315830 / 9783658315832

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…

N° de réf. du vendeur 9783658315832

Titre
Big Public Data aus dem Programmable Web : HMD Best Paper Award 2019
Auteur
Ulrich Matter
Éditeur
Springer Fachmedien Wiesbaden
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
allemand
ISBN à 10 chiffres
3658315830
ISBN à 13 chiffres
9783658315832
Poids de l'article
77 grammes
Dimensions
210x148x4 mm

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