Vergleich der COVID-19 Berichterstattung zu Beginn der Pandemie und Anfang Juli 2020 in der ZEIT ONLINE

Operationalisierung einer Sentiment-Analyse zur Untersuchung von Dramatisierungstendenzen


Hausarbeit, 2020

91 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Methodische und theoretische Grundlagen
2.1 Untersuchungskorpus
2.2 Objektivität: Bedeutung für den Journalismus und Operationalisierung
2.3 Erläuterung des Python-Skripts und Beschreibung der Methoden
2.3.1 Vorverarbeitung der Korpora mit der Python-Bibliothek spaCy
2.3.2 Sentiment-Analyse mit der Python-Bibliothek textblob-de

3. Durchführung der Sentiment-Analyse
3.1 Auswertung und Interpretation der Ergebnisse
3.2 Kritische Reflexion

4. Fazit

Literaturverzeichnis

Anhang
Programmcode
Subkorpus 1
Subkorpus 2
Referenzkorpus

Ende der Leseprobe aus 91 Seiten

Details

Titel
Vergleich der COVID-19 Berichterstattung zu Beginn der Pandemie und Anfang Juli 2020 in der ZEIT ONLINE
Untertitel
Operationalisierung einer Sentiment-Analyse zur Untersuchung von Dramatisierungstendenzen
Hochschule
Universität Trier
Veranstaltung
Digitale Methoden: Datenerschließung und Programmieren
Note
1,0
Autor
Jahr
2020
Seiten
91
Katalognummer
V988088
ISBN (eBook)
9783346346834
ISBN (Buch)
9783346346841
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Sentiment-Analyse, Sentiment Analysis, Sentiment, COVID-19, Corona, Corona-Berichterstattung, Programmieren, Python, Natural Language Processing, NLP, textblob-de, spaCy, Korpusanalyse, ZEIT ONLINE, Datenerschließung, Dramatisierungen, Objektivität, Journalismus, Computerlinguistik, Digital Humanities
Arbeit zitieren
Amelie Probst (Autor:in), 2020, Vergleich der COVID-19 Berichterstattung zu Beginn der Pandemie und Anfang Juli 2020 in der ZEIT ONLINE, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/988088

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