Neue Publikation: To Follow or Not to Follow: Estimating Political Opinion From Twitter Data Using a Network-Based Machine Learning Approach

3. September 2025 /

Dr. Cornelia Sindermann, unabhängige Forschungsgruppenleiterin der Gruppe Computational Digital Psychology (IRIS3D), und ihre Kolleg*innen haben eine neue Studie über die Machbarkeit der Nutzung von Daten sozialer Netzwerke zur Vorhersage der politischen Meinungen deutscher Einzelpersonen veröffentlicht

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.

Den Artikel finden Sie hier.

Kontakt

Dr. Cornelia Sindermann

Zum Seitenanfang