TMBPS - Text Mining von Social Media Daten als Form der partizipativen Bürgerbeteiligung im Stadtplanungsprozess
Projektleiter:
Prof. Dr. Daniel Fürstenau (Projektleiter FUB, ECDF)
Projektmitarbeiter:
Matthias Schulte-Althoff (FUB), Flavio Morelli (FUB), Prof. Jochen Rabe (TUB, ECDF)
Projektbeginn:
09/2018
Projektbeschreibung:
Partizipative Bürgerbeteiligung ermöglicht die Einbindung der Meinungen der Bürger in den Stadtplanungsprozess. Daraus lassen sich stadtplanerische Maßnahmen ableiten, die eine höhere Effektivität und Akzeptanz in der Gesellschaft aufweisen. In den letzten Jahren wurden verschiedene Ansätze entwickelt, die durch die Verwendung neuer Technologien die Partizipation der Bürger vereinfacht haben. Eine Methode, die in diesem Kontext kaum erforscht wurde, ist Topic Modeling. Mit Topic Modeling können die Themen entdeckt werden, die in einem Korpus enthalten sind. In diesem Projekt wird anhand von Twitter-Daten im Stadtraum Berlin untersucht, inwiefern Topic Modeling für die Analyse und Visualisierung von Bürgeransichten verwendet werden kann und welche Grenzen bei diesen Methoden bestehen. Es wird eine Kennzahl vorgeschlagen, mit der die zeitliche Entwicklung von Themen in einem Stadtteil analysiert wird. So kann die Veränderung der Prioritäten der Bürger interdisziplinär und im Kontext des Einstein Centers Digital Future besser verstanden werden.