Neuware -This open access book offers a comprehensive overview of available techniques and approaches to explore large social media corpora, using as an illustrative case study the Coronavirus Twitter corpus. First, the author describes in detail a number of methods, strategies, and tools that can be used to access, manage, and explore large Twitter/X corpora, including both user-friendly applications and more advanced methods that involve the use of data management skills and custom programming scripts. He goes on to show how these tools and methods are applied to explore one of the largest Twitter datasets on the COVID-19 pandemic publicly released, covering the two years when the pandemic had the strongest impact on society. Specifically, keyword extraction, topic modelling, sentiment analysis, and hashtag analysis methods are described, contrasted, and applied to extract information from the Coronavirus Twitter Corpus. The book will be of interest to students and researchers in fields that make use of big data to address societal and linguistic concerns, including corpus linguistics, sociology, psychology, and economics.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 204 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031527180

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Bibliografische Details

Titel: Making Sense of Large Social Media Corpora
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Apr 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3031527186
ISBN-13: 9783031527180
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 216 mm, H�he: 153 mm, Tiefe: 16 mm
Gewicht: 383 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This open access book offers a comprehensive overview of available techniques and approaches to explore large social media corpora, using as an illustrative case study the Coronavirus Twitter corpus. First, the author describes in detail a number of methods, strategies, and tools that can be used to access, manage, and explore large Twitter/X corpora, including both user-friendly applications and more advanced methods that involve the use of data management skills and custom programming scripts. He goes on to show how these tools and methods are applied to explore one of the largest Twitter datasets on the COVID-19 pandemic publicly released, covering the two years when the pandemic had the strongest impact on society. Specifically, keyword extraction, topic modelling, sentiment analysis, and hashtag analysis methods are described, contrasted, and applied to extract information from the Coronavirus Twitter Corpus. The book will be of interest to students and researchers in fields that make use of big data to address societal and linguistic concerns, including corpus linguistics, sociology, psychology, and economics.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Antonio Moreno-Ortiz is a lecturer at the Faculty of Arts of the University of Malaga, Spain.

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