Vortrags- und Diskussionsreihe "Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis"

Im Sommersemester lud der Arbeitskreis "Social Media-Daten", der sich Anfang des Jahres auf Inititiative von NFDI4Culture gemeinsam mit KonsortSWD und Text+ im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur gebildet hatte, zu den ersten drei öffentlichen Online-Veranstaltungen der Reihe “Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis". Sie stieß auf reges Interesse in einer Vielzahl von Communities und wird im Wintersemester mit BERD@NFDI ein weiteres Konsortium in der Runde willkommen heißen.

Den Auftakt machten Carolin Gerlitz (Digital Media and Methods, Universität Siegen) und Johannes Breuer (GESIS, Köln / CAIS, Bochum) mit dem Thema "Twitter Tools: Daten sammeln, aufbereiten & analysieren" am 13. Mai. Im Zentrum standen Software und Schnittstellen zur Erhebung und Analyse von Datensets. So führten die Referent:innen anhand von Beispielen in ihre Arbeit mit Twitter Capture und TCAT sowie Jupyter-Notebooks, Git und die Auswertung von Twitterdaten mit R ein. An die beiden Kurzvorträge schloss sich eine rege Diskussion der Teilnehmer:innen an, in der weitere Projekte und Plattformen zur Sprache kamen.

Weiter ging es am 10. Juni mit einem Panel zu “Social Media-Sprachkorpora”. Sarah Steinsiek (Universität Duisburg-Essen) stellte in Ihrer Präsentation "Ein Korpus zur Sprache in der WhatsApp-Kommunikation – die Mobile Communication Database (MoCoDa2)" Erhebungs- und Analysemöglichkeiten vor. Dabei wurden nicht nur die technischen Schnittstellen und Metadatenschemata beleuchtet, sondern insbesondere auch auf Persönlichkeitsrechte bei Datenspenden eingegangen (Einverständniserklärung, Pseudonymisierung…). Harald Lüngen (IDS – Mannheim) zeichnete die Entwicklung und Analyse von "Social Media-Korpora in DeReKo" insbesondere an Wikipedia- und Twitter-Sample-Korpora nach. Rechliche Schranken für die Aufnahme von internetbasierter Kommunikation in den deutschen Referenzkorpus waren hier ebenso Gegenstand wie Korpusvergleichstools.

Den Abschluss im Sommersemester bildeten drei Vorträge am 1. Juli unter dem Titel “Immer Ärger mit den Bildern” mit einem Fokus auf den Umgang mit multimodalen Daten. Sven Stollfuß (Universität Leipzig) berichtete in seinem Beitrag “Social TV und Forschungsdaten" von den institutionellen und produktionskulturellen Kontexten sowie Plattformstrukturen und gab Einblick in sein Forschungsprojekt bis in Untersuchungssystematiken, Tabellen und Codierungen hinein. Verena Straub (TU Dresden) stellte in ihrem Kurzvortrag "Bildproteste in den Sozialen Medien - Methodische Herausforderungen für die Analyse von Bildnetzwerken" ihr aktuelles Teilprojekt “Memes als politische Bildpraxis” und einige eingesetzte Tools vor. Dabei explizierte sie methodische Problemlagen beim Sammeln und Clustern, bei der plattformübergreifenen Vergleichbarkeit als auch der bildwissenschaftlichen Analyse. Margarete Pratschke (HU Berlin) zeigte in ihrem Vortrag "Aufruhr. Über Herausforderungen der Forschung zu digitalen Bildprozessen und politischen Bildereignissen auf Social Media" Ansatzpunkte zur Analyse von Bildkulturen auf. Im Verlauf betonte und hinterfragte sie forensiche Praktiken in formanalytischer und medienkulturwissenschaftlicher Perspektive.

Alle Vorträge waren von einer pragmatischen wie kritischen Auseinandersetzung mit Benutzeroberflächen und plattformabhängigen Text-Bild-Verhältnissen begleitet. Im Wintersemester wird es unter anderem mit Beiträgen zu Google und Reddit weitergehen.

PROGRAMM der Vortrags- und Diskussionsreihe: "Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis" im Sommersemester (ausgerichtet von NFDI4Culture, KonsortSWD und Text+ im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur)

13. Mai: Twitter Tools (Show & Tell I)

• Carolin Gerlitz (Digital Media and Methods, Universität Siegen): "Doing research with Twitter Capture and Analysis Toolkit (TCAT)" (slides)
• Johannes Breuer (GESIS, Köln / CAIS, Bochum): "Twitter-Daten in R" (link)

10. Juni: Social Media-Sprachkorpora (Show & Tell II)

• Sarah Steinsiek (Universität Duisburg-Essen): "Ein Korpus zur Sprache in der WhatsApp-Kommunikation – die Mobile Communication Database (MoCoDa2)" (slides)
• Harald Lüngen (IDS – Mannheim): "Social Media-Korpora in DeReKo" (slides)

1. Juli: Immer Ärger mit den Bildern (Show & Tell III)

• Sven Stollfuß (Universität Leipzig): "Social TV und Forschungsdaten"
• Verena Straub (TU Dresden): "Bildproteste in den Sozialen Medien - Methodische Herausforderungen für die Analyse von Bildnetzwerken" (slides)
• Margarete Pratschke (HU Berlin): "Aufruhr. Über Herausforderungen der Forschung zu digitalen Bildprozessen und politischen Bildereignissen auf Social Media"

Der Arbeitskreis "Social Media-Daten", der auf Initiative von NFDI4Culture gemeinsam mit BERD@NFDI, KonsortSWD und Text+ im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur betrieben wird, veranstaltete im Herbst/Winter 2022/23 drei Sitzungen der Reihe "Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis".

Die ersten Talks fanden im Sommersemester zu 'Twitter Tools', 'Social Media-Korpora' und 'multimodalen Daten' statt. Im Herbst/Winter beschäftigten wir uns mit 'Reddit Data', 'Memes, Platform Data, and Computer Vision' sowie 'Social Bots' und ihrer Detektion. Der Reihenfokus lag auf APIs und individuell angepassten Tools zum Sammeln, Verknüpfen und Analysieren. Bitte finden Sie unten das Programm mit Abstracts und weiterführenden Links zu den Präsentationsfolien.

PROGRAMM der Vortrags- und Diskussionsreihe: "Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis II" (ausgerichtet von BERD@NFDI, KonsortSWD, NFDI4Culture und Text+ im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur)

11. November: Doing Social Research with Reddit (Show & Tell IV)

• Anna-Carolina Haensch (LMU München): Things to know when working with reddit data (slides)

Social media are becoming more popular as a source of data for researchers in many disciplines. These data are plentiful and offer the potential to answer new research questions at smaller geographies and for rarer subpopulations. When deciding whether to use data from social media, it is useful to learn as much as possible about the data and its source. Social media data have properties quite different from those with which many researchers are used to working, so the assumptions often used to plan and manage a project may no longer hold. For example, social media data are so large that they may not be able to be processed on a single machine; they are in file formats with which many researchers are unfamiliar, and they require a level of data transformation and processing that has rarely been required when using more traditional data sources (e.g. survey data). Unfortunately, this type of information is often not obvious ahead of time as much of this knowledge is gained through word-of-mouth and experience. In this talk, we attempt to document several challenges and opportunities encountered when working with Reddit, the self-proclaimed “front page of the Internet” and popular social media site. In addition, we introduce two APIs that researchers can use to compile reddit data corpora tailored to their specific research needs in short time.

• Ruben Bach, Alexander Wenz (MZES/Universität Mannheim): Gender roles in parenting discussions during the Covid-19 pandemic on reddit (slides)

We study gendered effects of the COVID-19 pandemic on parenting. Measures to prevent the spread of the virus, such as lockdowns and school closures, may have forced mothers to take over more domestic work than fathers, thereby reinforcing traditional gender norms. To detect gendered effects on parenting, we analyze the posting behavior of parents on reddit, a popular social media platform. We collected data from the mother-centered subreddit r/mommit and the father-centered subreddit r/daddit, covering the time before the pandemic (January-November 2019) and during the pandemic (January-November 2020). Overall, our data include 17,902 textual posts by 12,400 Reddit users. Using Latent Dirichlet Allocation topic modeling, we find evidence for gendered patterns in parenting during the COVID-19 pandemic: While mothers are more involved in discussing different aspects of daily life, such as the preparation of food, housekeeping, and school issues, fathers are rather concerned with special occasion events, such as becoming a father. Moreover, mothers are more likely to manage the pandemic life of their families and to cope with upcoming problems related to school closures and lockdown-activities with their children. We conclude that the unpaid labor of mothers seems to be of great importance in coping with the effects of this public health crisis.

16. Dezember: Memespector (Show & Tell V)

• Elena Pilipets, Jason Chao (Universität Siegen): Memespector – Memes, Platform Data, and Computer Vision (slides)(slides)

Memespector GUI is an open-source tool that aims to support investigations both with and about computer vision Application Programming Interfaces (APIs) by enabling users to repurpose, audit, and critically examine their outputs in the context of image research. The first part of the session provides a technical definition of computer vision and focuses on what kinds of outputs computer vision APIs produce (Jason Chao). The second part of the session focuses on using Memespector GUI to analyze larger online image collections with particular attention to their memetic potential and contextual specificity. Drawing on a series of case studies, we will discuss different platform-mediated characteristics (imitation, resonance, multi-situatedness) that constitute memes as networked media objects and data multiplicities (Elena Pilipets).

20. Januar: Social Bots (Show & Tell VI)

• Franziska Martini (FU Berlin / Weizenbaum Institut): Bot, oder nicht? – Erkennungsmethoden für Social Bots auf Twitter aus sozialwissenschaftlicher Perspektive (article)

Die sozialwissenschaftliche Forschung zu Social Bots interessiert sich vor allem für Fragen nach ihrem Einfluss auf die (politische) Online-Kommunikation, wie etwa die Beeinflussung von Diskursdynamiken, die Manipulation der Meinungsbildung oder die Verbreitung von Desinformation. Bevor jedoch der Einfluss von Social Bots empirisch untersucht werden kann, müssen die automatisierten Accounts zunächst einmal erkannt werden – ein Problem, welchem zwar in Disziplinen wie der Informatik viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, das aber in sozialwissenschaftlichen Studien nur selten explizit thematisiert wird. Es sollen daher zunächst praktische Einblicke in die Forschung mit frei zugänglichen Social-Bot-Erkennungsmethoden für Twitter gegeben werden. Anschließend werden die grundlegenden Probleme bei der Verwendung solcher Tools diskutiert, unter anderem in Bezug auf die Validität und Replizierbarkeit der Ergebnisse, die oft mangelnde Transparenz bezüglich Trainingsdaten und Kriterien von Machine-Learning-Klassifikatoren sowie die schwierige Vergleichbarkeit früherer, auf unterschiedlichen Methoden basierender Studien.

• Dennis Assenmacher (GESIS Köln), Christian Grimme (Westfälische Wilhelms-Universität Münster): Social Bot – Entwicklung einer Technologie und eines Kampfbegriffs (slides)

Der Begriff 'Social Bot' wird landläufig genutzt, um unterschiedlich weit entwickelte oder auch nur vorgestellte Automatisierung in sozialen Netzwerken durch Dritte zu beschreiben. Wurde das Phänomen Social Bot 2016 und 2017 noch genutzt, um Manipulation im Kontext des Brexit-Referendums oder die Wahl von Donald Trump zu erklären, hat sich der Begriff inzwischen auch zu einem Kampfbegriff zur Diskreditierung von Gesprächspartnern in öffentlichen Diskussionen entwickelt. Dieser Vortrag versucht eine differenzierte Betrachtung des Begriffes, indem auf die Evolution der technischen Eigenschaften und Fähigkeiten von Social Bots eingegangen wird. Dies zeigt sowohl die Spannbreite der zugrundeliegenden Logik, als auch die zukünftigen Potenziale, offenbart jedoch auch die Schwierigkeiten in der eindeutigen Detektion von Automatisierung. Zugleich wagen wir einen datengetriebenen Blick auf die Verwendung des Begriffes 'Social Bot' und auf die Polarisierung, die von diesem Begriff in Wissenschaft und Gesellschaft ausgeht

Sommersemester-Schwerpunkt: 'Archivierungsbemühen' – Sicherung und Langzeitarchivierung von Social Media-Daten

Der Arbeitskreis 'Social Media-Daten', eine Initiative von NFDI4Culture gemeinsam mit BERD@NFDI, KonsortSWD und Text+ im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur, veranstaltet seit Anfang 2022 die Vortrags- und Diskussionsreihe "Show & Tell – Social Media-Daten in der Forschungspraxis".

Im Sommersemester wollten wir uns dezidiert mit der Archivierung beschäftigen und Problemlagen besonders aus der Perspektive sowohl von Archiven und Repositorien als auch von Forscher:innen betrachten. Dabei geht es um die zeitkritische Erfassung und Langzeitarchivierung von Text- und Bilddaten aus sozialen Medien und die systematische Sicherung dynamischer und hochfrequenter Inhalte verteilter Plattformen und Apps.

Was heißt es, Nachrichten und Threads, Bilder und Videos, Layouts und Designs nicht als mehr oder minder statische Daten, schwach strukturierte Tabellen und Listen, Dateien und Datasets zu begreifen, sondern auch die jeweiligen Schnittstellen, Programmierumgebungen und Kontexte ihrer Generierung und Präsentation in das 'Archivierungsbemühen' einzubeziehen? Wie lassen sich diese Forschungsdaten nachhaltig sichern und die daraus gewonnenen Erkenntnisse langfristig reproduzierbar halten?

PROGRAMM

Sommersemester-Schwerpunkt: 'Archivierungsbemühen' – Sicherung und Langzeitarchivierung von Social Media-Daten

12. Mai: Show & Tell VII

Taras Nazaruk (Center for Urban History, Lviv): "Emergency Archiving – Telegram Archive of the War" (slides)

Being in the state of war – among many other things – means scrolling updates constantly. Telegram has become an everyday go-to app for millions of Ukrainians since the full-scale invasion. The social media platform does not only reflect on current developments but also affects the warfare and wartime experiences directly. As captured and documented, it creates evidence, covering all areas from the battlefield to the everyday routine across Ukraine on either side of the frontline. How do we capture, assess and make accessible such flows for future research, considering the legal and ethical complexity of documenting social media? With no definitive methodological answers but as an emergency effort, the Center for Urban History launched this archiving initiative to preserve the social media practices of the war in Ukraine as well as to document how Ukrainians learn, live, and share testimonies through Telegram.

26. Mai: Show & Tell VIII

Britta Woldering & Claus-Michael Schlesinger (DNB & Universitätsbibliothek der Humboldt-Universität zu Berlin): "Tweets archivieren in der DNB" (slides)

Twitter und das Twitter-Archiv sind für viele wissenschaftliche Disziplinen eine wichtige Forschungsquelle. Mit der Übernahme durch ein Investorenkonsortium ist die Plattform in Turbulenzen geraten. Twitter hat bereits mit dem Umbau der Plattform begonnen und weitere Änderungen sind zu erwarten. Nutzende haben sich in mehreren Wellen von Twitter distanziert oder ihre Accounts gelöscht. Aufgrund dieser Entwicklungen erscheint der wissenschaftliche Zugriff zunehmend unsicher. Aus kulturgeschichtlicher und archivarischer Sicht ist es dringend erforderlich, wenigstens einen Teil des Twitter-Archivs zu sichern und zu bewahren. Deshalb ruft eine Initiative aus dem Science Data Center for Literature und der Deutschen Nationalbibliothek zu einer konzertierten Aktion zum Herunterladen möglichst aller deutschsprachigen Tweets auf. Wir beschreiben die gemeinsame Initiative und den aktuellen Stand und stellen einige Punkte hinsichtlich der weiteren Perspektiven für die fortgesetzte Archivierung und künftige Bereitstellung zur Diskussion.

23. Juni: Show & Tell IX

Katrin Weller (GESIS / CAIS): "Data Sharing in Social Media Research: Insights to Researchers' Practices and Challenges" (slides)

Social media data can help to identify attitudes and opinions, behaviour, and characteristics of human users of digital technologies. Development of best practices is impacted by the changing nature of social media platforms and users. The talk presents some researchers‘ practices and experiences in data sharing as well as legal, ethical and archival challenges.