230011 Processing social media data (S) (SoSe 2022)

Inhalt, Kommentar

Social Media (such as Twitter, Facebook, Reddit, YouTube, and so on) is a big part of our daily lives. This big unstructured data is a very valuable source for researchers to understand individual and societal tendencies. To make use of such data and transform it into manageable and scientific or application-oriented research topics, the field of computational linguistics provides many tools which we will explore throughout this semester with this course.

After a general introduction and a hands-on primer on programming in Python (e.g., with NumPy, sci-kit-learn), we will dive into several exciting topics, including scraping data from social media and text preprocessing, data exploration, and text classification.

The course will be taught in English.

In this seminar, students learn to

• break down a research question/problem into manageable components
• develop an analytical approach to address a research problem in computational sociolinguistics.
• crawl a linguistically valuable social media data
• experiment with data from popular social media platforms
• differentiate various types of social media data and methods to process/analyze them
• apply different classical machine learning or deep learning algorithms in Python Environment to get insights for specific research questions,
• interpret the result of data analysis,

To successfully pass, we ask participants
• to hand in 2-3 small homework assignments
• to present a paper or Python library/package
• to submit a 1-2 page research question/hypothesis summary

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
23-CL-BaCL5 Vertiefungsmodul Lehrveranstaltung 1 Studienleistung
Studieninformation
Lehrveranstaltung 2 Studienleistung
Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
23-TXT-BaCL1 Einführung in die Computerlinguistik und Texttechnologie Einführende Veranstaltung aus dem Bereich Computerlinguistik oder Texttechnologie Studienleistung
Studieninformation
23-TXT-BaCL5 Vertiefungsmodul Veranstaltung aus dem Vertiefungsbereich Studienleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 22
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2022_230011@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_314929506@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
20 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Montag, 8. November 2021 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 7. April 2022 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 7. April 2022 
Art(en) / SWS
S / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Fakultät für Linguistik und Literaturwissenschaft
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
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Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=314929506
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ID
314929506
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