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Social Bots in Der Politischen Twittersphare - Identifikation Und Relevanz = = Social Bots in the Political Twittersphere - Identification and Relevance.

Record Type:	Electronic resources : Monograph/item
Title/Author:	Social Bots in Der Politischen Twittersphare - Identifikation Und Relevanz =/
Reminder of title:	Social Bots in the Political Twittersphere - Identification and Relevance.
Author:	Pfaffenberger, Fabian.
Published:	Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, : 2021,
Description:	58 p.
Notes:	Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.
Contained By:	Dissertations Abstracts International83-04B.
Subject:	Political science. -
Online resource:	http://pqdd.sinica.edu.tw/twdaoapp/servlet/advanced?query=28781904
ISBN:	9798544275633

Social Bots in Der Politischen Twittersphare - Identifikation Und Relevanz = = Social Bots in the Political Twittersphere - Identification and Relevance.
Pfaffenberger, Fabian.

Social Bots in Der Politischen Twittersphare - Identifikation Und Relevanz =Social Bots in the Political Twittersphere - Identification and Relevance. - Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021 - 58 p.

Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.

Thesis (Ph.D.)--Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (Germany), 2021.

This item must not be sold to any third party vendors.

Der Kurznachrichtendienst Twitter erhielt in den vergangenen Jahren eine wachsende Aufmerksamkeit durch Politik, Medien, Wissenschaft und Gesellschaft - als Sprachrohr politischer und wirtschaftlicher Eliten sowie Brennglas gesellschaftlicher Debatten. Da Twitter fur die Wissenschaft eine einfach und kostengunstig zugangliche Datenquelle ist, basiert eine stark wachsende Zahl an Studien auf Twitter-Daten. Das Analysespektrum reicht dabei von der Kommunikation auf Twitter wahrend politischer Unruhen uber die versuchte Beeinflussung von Meinungen durch die Verbreitung von Fake News, Verschworungstheorien und Hate Speech bis hin zur Fruherkennung von Pandemien. Dabei bedarf es einer kritischen Betrachtung der Eignung von Twitter-Daten fur einige Anwendungsfalle: Die eingeschrankte Reprasentativitat und Datenqualitat erlauben haufig keine zuverlassigen Aussagen uber gesellschaftliche Phanomene, vorherrschende Meinungen und Themen. Ein Problem stellen in diesem Zusammenhang Social Bots dar, die nicht nur die Glaubwurdigkeit von Nutzern und Aussagen unterminieren, sondern zudem das aggregierte Meinungsbild auf Twitter verzerren konnen. Die wissenschaftlichen Erkenntnisse sind jedoch widerspruchlich: Wahrend manche Studien umfassende Bot-Aktivitaten, vor allem im Kontext von Wahlen, nachweisen, stufen andere Forschende die Bedeutung von Social Bots im politischen Kontext unkritisch ein. Es stellt sich daher die Frage nach dem Ausmas der Aktivitat von Social Bots auf Twitter im politischen Kontext und deren tatsachlicher Relevanz. Die hier vorliegende Arbeit nahert sich dieser Frage anhand dreier theoretischer und methodischer Beitrage. Nach einer allgemeinen theoretischen und methodischen Diskussion der wissenschaftlichen Eignung von Twitter-Daten wird das Ausmas von Bot-Aktivitat anhand eines mehrstufigen Ansatzes zur Bot-Identifikation, basierend auf einer Nahduplikat-Analyse und einer manuellen Untersuchung, ermittelt und diskutiert. Die beiden Studien, die die Bundestagswahl 2017 und die Europawahl 2019 abdecken, geben nur schwache Hinweise auf Bot-Aktivitat im Kontext dieser Ereignisse. Es zeichnet sich vielmehr ab, dass hochaktive Menschen versuchen die politischen Debatten pragen. Die gewonnenen Erkenntnisse dieser Arbeit sollen zur Debatte um die Relevanz von Social Bots beitragen und eine differenziertere Betrachtung von Social Bots, deren Identifikation und Relevanz anstosen.

ISBN: 9798544275633Subjects--Topical Terms:

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Political science.
Subjects--Index Terms:

Social Bots

Social Bots in Der Politischen Twittersphare - Identifikation Und Relevanz = = Social Bots in the Political Twittersphere - Identification and Relevance.
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500 $a Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.
500 $a Advisor: Henselmann, Klaus.
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520 $a Der Kurznachrichtendienst Twitter erhielt in den vergangenen Jahren eine wachsende Aufmerksamkeit durch Politik, Medien, Wissenschaft und Gesellschaft - als Sprachrohr politischer und wirtschaftlicher Eliten sowie Brennglas gesellschaftlicher Debatten. Da Twitter fur die Wissenschaft eine einfach und kostengunstig zugangliche Datenquelle ist, basiert eine stark wachsende Zahl an Studien auf Twitter-Daten. Das Analysespektrum reicht dabei von der Kommunikation auf Twitter wahrend politischer Unruhen uber die versuchte Beeinflussung von Meinungen durch die Verbreitung von Fake News, Verschworungstheorien und Hate Speech bis hin zur Fruherkennung von Pandemien. Dabei bedarf es einer kritischen Betrachtung der Eignung von Twitter-Daten fur einige Anwendungsfalle: Die eingeschrankte Reprasentativitat und Datenqualitat erlauben haufig keine zuverlassigen Aussagen uber gesellschaftliche Phanomene, vorherrschende Meinungen und Themen. Ein Problem stellen in diesem Zusammenhang Social Bots dar, die nicht nur die Glaubwurdigkeit von Nutzern und Aussagen unterminieren, sondern zudem das aggregierte Meinungsbild auf Twitter verzerren konnen. Die wissenschaftlichen Erkenntnisse sind jedoch widerspruchlich: Wahrend manche Studien umfassende Bot-Aktivitaten, vor allem im Kontext von Wahlen, nachweisen, stufen andere Forschende die Bedeutung von Social Bots im politischen Kontext unkritisch ein. Es stellt sich daher die Frage nach dem Ausmas der Aktivitat von Social Bots auf Twitter im politischen Kontext und deren tatsachlicher Relevanz. Die hier vorliegende Arbeit nahert sich dieser Frage anhand dreier theoretischer und methodischer Beitrage. Nach einer allgemeinen theoretischen und methodischen Diskussion der wissenschaftlichen Eignung von Twitter-Daten wird das Ausmas von Bot-Aktivitat anhand eines mehrstufigen Ansatzes zur Bot-Identifikation, basierend auf einer Nahduplikat-Analyse und einer manuellen Untersuchung, ermittelt und diskutiert. Die beiden Studien, die die Bundestagswahl 2017 und die Europawahl 2019 abdecken, geben nur schwache Hinweise auf Bot-Aktivitat im Kontext dieser Ereignisse. Es zeichnet sich vielmehr ab, dass hochaktive Menschen versuchen die politischen Debatten pragen. Die gewonnenen Erkenntnisse dieser Arbeit sollen zur Debatte um die Relevanz von Social Bots beitragen und eine differenziertere Betrachtung von Social Bots, deren Identifikation und Relevanz anstosen.
520 $a In recent years, the short messaging service Twitter has received increasing attention from politics, the media, academia and society - as a platform for political and economic elites and as a burning glass of social debate. Because Twitter is an easily and inexpensively accessible data source for researchers, a growing number of studies rely on Twitter data. Analyses range from communication on Twitter during political unrest, via attempts to influence opinion through the spread of fake news, conspiracy theories and hate speech, to the early detection of pandemics. In this context, the suitability of Twitter data for specific use cases must be critically examined: The limited representativeness and data quality often do not allow reliable statements about social phenomena, prevailing opinions and topics. One problem in this context is social bots, which not only undermine the credibility of users and statements, but can also distort the aggregated opinion on Twitter. However, the scientific findings are contradictory: while some studies demonstrate extensive bot activity, especially in the context of elections, other researchers evaluate the significance of social bots in the political context uncritically. The question therefore arises as how much social bot activity occurs on Twitter in the political context and how relevant it actually is. This paper approaches this question through three theoretical and methodological contributions. After a general theoretical and methodological discussion on the scientific suitability of Twitter data, the extent of bot activity is determined and discussed using a multilevel approach to bot identification based on a near-duplicate analysis and a manual investigation. The two studies, covering the 2017 federal election and the 2019 European election, provide only weak evidence of bot activity related to these events. Rather, it shows that highly active individuals attempt to shape the political debates. The insights gained in this paper should contribute to the debate around the relevance of social bots and initiate a more nuanced view of social bots, their identification and relevance.
590 $a School code: 0575.
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