The proliferation of social media has resulted in its extensive use as a valuable source of information for researchers. This paper aims to use Twitter data to analyze and visualize tweets about the migration crisis in the European Union from 2016 to 2021. The paper uses a methodology to structure data for better understanding of complex social media data. The methods and metrics include the facet model of location based social media, the HyperLogLog data structure and novel uses of the metric typicality. The authors have also developed a web based interactive application closely following the methodology used to organize the dataset. Additionally the work also includes maps using spatial typicality which could be utilized for studying spatial phenomenon. The case study selected also provides unique insights and sets a template for working with multi-lingual geo-social media data. The authors believe that these methods and metrics could be reproduced for other case studies and aid in understanding and communication geo-social media data.
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Die Verbreitung sozialer Medien hat dazu geführt, dass sie in großem Umfang als wertvolle Informationsquelle von Forschern genutzt werden. In diesem Beitrag sollen Twitter-Daten von 2016 bis 2021 zur Analyse und Visualisierung von Tweets über die Flüchtlingskrise in der Europäischen Union genutzt werden. Der Beitrag verwendet eine Methodik zur Strukturierung von Daten für ein besseres Verständnis komplexer Social-Media-Daten. Die Methoden und Metriken umfassen das Facettenmodell für ortsbezogene soziale Medien, die HyperLogLog-Datenstruktur und das neuartige Maß der Typikalität. Die Autoren haben zudem eine webbasierte interaktive Anwendung entwickelt, die sich eng an die zur Strukturierung des Datensatzes verwendete Methodik anlehnt. Darüber hinaus enthält der Beitrag Karten, die räumliche Typikalität darstellen und für die Untersuchung raumbezogener Phänomene verwendet werden können. Die ausgewählte Fallstudie bietet außerdem besondere Einblicke in die Thematik und stellt eine Vorlage für die Arbeit mit mehrsprachigen Daten aus geo-sozialen Medien dar. Die Autoren sind der Ansicht, dass diese Methoden und Metriken für andere Fallstudien reproduziert werden könnten und zum Verständnis sowie zur Kommunikation von Daten aus geo-sozialen Medien beitragen.
Keywords: EU migration crisis; Geospatial visualization; Social media; Twitter; User generated data.
© The Author(s) 2022.