Detailergebnis zu DOK-Nr. 80805
Social Big Data Mining für den Übergang zu nachhaltiger Mobilität und Verkehr: Ergebnisse einer groß angelegten plattformübergreifenden Analyse (Orig. engl.: Social big data mining for the sustainable mobility and transport transition: findings from a large-scale cross-platform analysis)
| Autoren |
M. Stiebe |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.2 Verkehrspolitik, Verkehrswirtschaft 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 0.15 Social Media |
European Transport Research Review 16 (2024) Nr. 28, 15 S., 5 B, 8 T, 56 Q. − Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.org/10.1186/s12544-024-00651-3
Der Beitrag berichtet über die Ergebnisse der Studie, in der untersucht wurde, wie plattformübergreifende Social-Media-Analysen dazu beitragen können, den digitalen Diskurs über nachhaltige Mobilität und nachhaltigen Verkehr abzubilden und das Verständnis für soziotechnische kohlenstoffarme Verkehrsübergänge zu verbessern. Unter Verwendung der Hashtag-Suchanfragen #sustainabletransport und #sustainablemobility wurden 33 121 Tweets (im Zeitraum 2013-2021) und 8 089 Instagram-Bilder einschließlich Bildunterschriften (2017/2018-2021) mithilfe der Python-Module Twint und Instaloader ausgewertet. Die Tweets und Bildunterschriften wurden einer quantitativen Text- und Stimmungsanalyse unterzogen. Zusätzlich wurde eine automatisierte, auf maschinellem Lernen basierende Bildanalyse der Instagram-Bilder mittels Objekterkennung über OpenCV durchgeführt. Die synthetisierten Ergebnisse bildeten die Grundlage für eine plattformübergreifende Analyse, die sich an der Methode von Rogers orientiert und Hot Topics/Schlüsselthemen, Nutzererwähnungen, Stimmungspolarität und Co-Hashtags umfasst. Insbesondere auf Instagram kristallisierte sich die Elektromobilität als herausragendes Thema heraus, während #sustainabletransport eng mit aktivem Reisen, insbesondere Radfahren, verbunden war und #sustainablemobility eine Dominanz des Diskurses über Elektromobilität erkennen ließ. Die Studie demonstriert das Untersuchungspotenzial plattformubergreifender Studien zur Analyse sozialer Medien, um das Verständnis soziotechnischer Transitionen im kohlenstoffarmen Verkehr zu verbessern. Auf der Grundlage der wichtigsten Ergebnisse schlägt der Artikel des Instituts für Tourismus und Mobilität der Hochschule Luzern eine angepasste Version der "Geelsean Multi-Level Perspective on Sociotechnical Transitions" (Modell der Multilevel-Perspektive (MLP) aus Forschungen über Systemveränderungen) vor.