Statistische Datenanalyse im Journalismus

Statistische Datenanalyse im Journalismus

Fallstudien und wissenschaftliche Anforderungen zum Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden

Weihs, Claus

Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

05/2022

319

Mole

Inglês

9783662646922

15 a 20 dias

516

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Teil I Einfuehrung, Konzept und Grundlagen. Einfuehrung.- CRISP-DM - Ein Konzept fuer die journalistische Datenanalyse?.- Data Literacy.- Datengrafiken zwischen Nutzwert und Design.- Algorithmen im Fokus.- Teil II Fallstudien. (Bedingte) Verteilung und statistische Tests.- Zusammenhangsanalyse: Klassifikation.- Zusammenhangsanalyse: Regression.- Zeitreihenanalyse: Modellentwicklung ueber die Zeit.- Gruppenbildung: Clusteranalyse.- Sequentielle Daten: Analyse von Radverkehrsnetzen.- Datenerhebung: Verwendung von Vorwissen.- Geplante Studien.- Teil III Qualitaetsstandards. Datenethik im Journalismus.- Qualitaetsstandards: Checklisten als Hilfsmittel. Anhang: Daten und R-Programme.- A.6 Kapitel 6: Fallstudie 1: Altersstruktur von Parlamenten.- A.7 Kapitel 7: Fallstudie 2: AfD bei der Bundestagswahl 2017.- A.8 Kapitel 8: Fallstudie 3: Waehlerstruktur: Bundestagswahl 2017.- A.9 Kapitel 9: Fallstudie 4: Corona (COVID-19) Pandemie.- A.10 Kapitel 10: Fallstudie 5: Buchbestsellerlisten.- A.11 Kapitel 11: Fallstudie 6: Radwege in Berlin.- A.12 Kapitel 12: Fallstudie 7: Professorenumfrage.- Sachverzeichnis.
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Statistische Datenanalyse;Statistische Methoden des Datenjournalismus;CRISP-DM;Wissenschaftsjournalismus;Journalistische Datenanalyse;Qualitaetsstandards fuer datenjournalistische Analysen;Datenjournalistik;Methodenkenntnisse im Datenjournalismus;Statistische Methodenkompetenz im Datenjournalismus