Zusammenfassung
Die Untersuchung politischer Meinungen ist zentral für Forschung und Politik. Während Umfragen dominieren, eröffnen Social-Media-Daten neue Möglichkeiten. Die Autor*innen analysieren Daten von 276.008 deutschen Twitter-Nutzer*innen mithilfe eines Variational Autoencoder (VAE). Im Vergleich zu linearen Modellen liefert das VAE präzisere Schätzungen politischer Einstellungen, die eng mit selbstberichteter Ideologie und Wahlabsichten übereinstimmen. Diese Studie zeigt: Fortschrittliche Machine-Learning-Ansätze sind entscheidend, um komplexe Strukturen sozialer Netzwerke abzubilden – und sie eröffnen neue Perspektiven jenseits des US-Kontexts.
Die Publikation ist auf Englisch.
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