- Titel
- Analyse wissenschaftlicher Konferenz-Tweets mittels Codebook und der Software Tweet Classifier
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-234387
- Quellenangabe
- T. Köhler, E. Schoop & N. Kahnwald (Hrsg.), Wissensgemeinschaften in Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung: 20. Workshop GeNeMe'17 Gemeinschaften in Neuen Medien, Dresden, 18.-20.10.2017, Dresden: TUDpress, ISBN: 978-3-95908-121-4, S. 108-117
- Quellenangabe
- Wissensgemeinschaften in Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung
- Erstveröffentlichung
- 2017
- Abstract (DE)
- Mit seiner fokussierten Funktionsweise hat der Mikrobloggingdienst Twitter im Laufe des vergangenen Jahrzehnts eine beachtliche Präsenz als Kommunikationsmedium in diversen Bereichen des Lebens erreicht. Eine besondere Weise, auf die sich die gestiegene Sichtbarkeit Twitters in der täglichen Kommunikation häufig manifestiert, ist die gezielte Verwendung von Hashtags. So nutzen Unternehmen Hashtags um die auf Twitter stattfindenden Diskussionen über ihre Produkte zu bündeln, während Organisatoren von Großveranstaltungen und Fernsehsendungen durch Bekanntgabe ihrer eigenen, offiziellen Hashtags Zuschauer dazu ermutigen, den Dienst parallel zum eigentlichen Event als Diskussionsplattform zu nutzen. [... aus der Einleitung]
- Freie Schlagwörter (DE)
- Twitter, Konferenz-Tweets, Codebook, Tweet Classifier
- Freie Schlagwörter (EN)
- Twitter, Conference Tweets, Codebook, Tweet Classifier
- Klassifikation (DDC)
- 330
- Klassifikation (RVK)
- QR 760
- Verlag
- TUDpress, Dresden
- Sonstige beteiligte Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-234387
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 26.03.2018
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
