Data Mining
- In öffentlichen Debatten ist bereits viel spekuliert worden, auf welche Weise soziale Netzwerke die Zukunft ihrer Mitglieder vorhersehen und planen können. Diese Frage kann jedoch ohne Rekurs auf die Dominanz der angewandten Mathematik und der Medieninformatik nicht ausreichend beantwortet werden. Denn beide Praxis- und Wissensfelder haben mit ihren stochastischen Analysetechniken von Nutzeraktivitäten die digitale Vorhersagekultur der Sozialen Medien im Web 2.0 erst ermöglicht, die es früher in diesem Ausmaß und Machtanspruch noch nicht gegeben hat.
Author: | Ramón Reichert |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-490370 |
ISBN: | 978-3-7705-5901-5 |
Parent Title (German): | Futurologien : Ordnungen des Zukunftwissens / Benjamin Bühler; Stefan Willer (Hg.). - Paderborn : Fink, 2016. - 489 S. 4061 Ill., Notenbeisp. - 978-3-7705-5901-5 . - (Trajekte). - S. 169-180 |
Publisher: | Fink |
Place of publication: | Paderborn |
Editor: | Benjamin Bühler, Stefan Willer |
Document Type: | Part of a Book |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2019/02/07 |
Year of first Publication: | 2016 |
Publishing Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Release Date: | 2019/02/14 |
Tag: | Behavioral Targeting |
GND Keyword: | Data Mining; Futurologie; Social Media; Computerlinguistik; Facebook |
Page Number: | 12 |
First Page: | 169 |
Last Page: | 180 |
HeBIS-PPN: | 446923516 |
8 Literatur / 80 Literatur, Rhetorik, Literaturwissenschaft / 800 Literatur und Rhetorik | |
Sammlungen: | CompaRe | Allgemeine und Vergleichende Literaturwissenschaft |
CompaRe | Allgemeine und Vergleichende Literaturwissenschaft / Leibniz-Zentrum für Literatur- und Kulturforschung, Berlin | |
Licence (German): | Deutsches Urheberrecht |