5.2. Dem Protokoll folgen: Co-Referenz-Netzwerk aus einer Kategorie

Übungen für das zweite Semester

Ziele

• Zwei neue Jupyter-Notebooks kennenlernen
• Prüfen, wie sich Wikipedia-Kategorien zur Datengewinnung nutzen lassen
• Ein Co-Referenz-Netzwerk aus einer Wikipedia-Kategorie sammeln
• Einem komplexeren Protokoll folgen

Daten

Die einzige benötigte Angabe ist dieser kurze Text:

Category:Energy conversion

Das ist lediglich der Titel der Wikipedia-Kategorie zu energy conversion. Trotzdem ist es ein Datum (Singular von Daten)!

Eine Kategorie auf Wikipedia ist eine von den Editoren kuratierte Sammlung von Seiten zu einem bestimmten Thema. Innerhalb der Kategorie gibt es auch Unterkategorien. Das bedeutet, manche Seiten befinden sich direkt in der Kategorie, während andere, thematisch ebenfalls relevante Seiten sich auf tieferen Ebenen von Unterkategorien befinden. Ebene 0 wären Seiten, die direkt in der Kategorie liegen, während Ebene 2 Seiten wären, die innerhalb einer Unterkategorie einer Unterkategorie der Kategorie liegen. Das wird im Folgenden genutzt, um die Erhebung zu steuern.

Protokoll

Hier das Protokoll (die Annotation kann übersprungen werden, da bereits etwas Ähnliches in Tutorial 3.2 gemacht wurde):

Folgende Anweisungen befolgen:

• Die in einer Wikipedia-Kategorie aufgeführten Wikipedia-Artikel sammeln
  • Die Wikipedia-Kategorie ist energy conversion
  • Ein max level von 0 verwenden (keine Unterkategorien sammeln)
  • Folgendes Notebook verwenden: 🍉 Wikipedia category to article list
  • Als Ergebnis sollte eine CSV-Liste mit 139 Artikeln entstehen
• Ein Co-Referenz-Netzwerk sammeln (Artikel werden verbunden, wenn sie eine oder mehrere Referenzen teilen)
  • Die Artikelliste als Input verwenden
  • Folgendes Notebook verwenden: 🫕 Wikipedia articles to co-reference network
  • Als Ergebnis sollte eine GEXF entstehen
• Die GEXF in Gephi visualisieren
  • Die Netzwerkkarte als Bild exportieren

Wer das alles geschafft hat, bravo! Damit wurden zwei neue Notebooks entdeckt, die sich auch später noch nutzen lassen. Die erstellte Netzwerkkarte entspricht im Wesentlichen der aus Tutorial 1.10, nur mit weniger Knoten. Bei mehr Zeit lässt sich auch das große Netzwerk erzeugen: dafür einfach max level auf 2 setzen. Für die vorhandene Zeit ist das allerdings etwas viel…

Erstellte Dokumente

Für die spätere Weitergabe sollte man Folgendes aufbewahren:

• Die (nicht annotierte) Netzwerkkarte (JPEG oder PNG)

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Bezug zu den Kurslektüren

• Der Prozess der Datenerhebung über Scraping, Crawling und API-Aufrufe wird behandelt in Kapitel 6: Collecting and curating digital records von Venturini, T. & Munk, A.K. (2021). Controversy Mapping: A Field Guide.
• Die Besonderheiten von Wikipedia und die verschiedenen Wege, wie die Plattform für die Kontroversenanalyse genutzt werden kann, werden behandelt in Weltevrede, E., & Borra, E. (2016). Platform affordances and data practices: The value of dispute on Wikipedia Big Data & Society, 3(1).
• Die Prinzipien und Konzepte der Visual Network Analysis (VNA) werden behandelt in Kapitel 2: What is visual network analysis in Jacomy, M. (2021). Situating Visual Network Analysis
• Sowie in Kapitel 7: Visual network analysis in Venturini, T. & Munk, A.K. (2021). Controversy Mapping: A Field Guide

Tools für vergleichbare Daten (Netzwerke im GEXF- oder GDF-Format) aus anderen Quellen:

• Netzwerke von YouTube-Kanälen oder YouTube-Videos, verbunden über ihre Ähnlichkeit (gemessen an den algorithmischen Empfehlungen), mit den YouTube Data Tools. Benötigt eine Liste von Video- oder Kanal-IDs als Input.
• Netzwerke wissenschaftlicher Publikationen, verbunden über Schlagworte oder Zitationen, mit ScienceScape. Benötigt einen vollständigen Export aus Scopus als Input.