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Hauptseminar:Data Science 2016Ludwig-Maximilians-Universität München

Julian Kolarz, Florian Wirth, Michael Spitzer

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– Hashtags:– Abgeschlossene Informationseinheit

– Durch User vergeben

– Geodaten:

– Ursprung

– Lokale Verbreitung

– Raum-zeitliche Dynamik

=> Visualisierung auf einer Karte

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Pre-processing

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Auswahl betrachteterHashtags über Heuristik:

– Unregelmäßige Ereignisse VSgleichmäßiges Rauschen

– Ermittlung über Varianz in derAnzahl von Tweets pro Tag

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Visualisierung

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Visualisierung

Features:

– ClusterMap– HeatMap– verschiedene Kartenstyles– Time-Slider– Zeit-Graphen– Fullscreen-Modus– …

Problem:- sehr große Menge an Geo-Daten (200k +) auf einer interaktiven Karte zu visualisieren

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Visualisierung

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Live-Betrieb

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Live-Betrieb

Use-Case #1: Use-Case #2:

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Live-Betrieb

Use-Case #1:Nachträgliche Analyse vergangener Daten

– Verwendung der REST API oder eigenem Datensatz– Filtern nach gewünschtem Hashtag– Speichern und Weiterverarbeiten der Daten

Probleme:– Geringe Speicherdauer der Tweets– Gespeicherte Tweets sind vorselektiert– Limitierte Anzahl an Queries

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Live-Betrieb

Use-Case #2:Aufzeichnung kommender Tweets

– Verwendung der Streaming API– Filtern nach gewünschtem Hashtag– Speichern und Weiterverarbeiten der Daten

Problem:– Hardware / Skript muss kontinuierlich aktiv sein

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Future Work

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Future Work

– Implementierung Live-Betrieb

– Hinzufügen neuer Features (Sentiment-Analysis, …)

– …

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Live-Demohttp://www.cip.ifi.lmu.de/~kolarz/demo.html

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Happy Hunting

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