{"id":4264,"date":"2012-11-29T13:46:26","date_gmt":"2012-11-29T12:46:26","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zeit.de\/open-data\/?p=4264"},"modified":"2012-11-29T14:49:20","modified_gmt":"2012-11-29T13:49:20","slug":"zeitonline-api-ergebnisse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zeit.de\/open-data\/2012\/11\/29\/zeitonline-api-ergebnisse\/","title":{"rendered":"Punkte, Linien, Listen"},"content":{"rendered":"

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Verteilung des Wortes "Computer" in Texten von ZEIT und ZEIT ONLINE zwischen 1950 und 2012 Quelle: http:\/\/impactdevelopment.de\/labs\/zeit-online-api-demo\/<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Seit einer Woche ist unsere Text-Schnittstelle online und inzwischen gibt es eine ganze Reihe von Ideen, was sich mit dieser API und den dahinter liegenden Daten anstellen l\u00e4sst. Einige sind so sch\u00f6n, dass wir sie etwas ausf\u00fchrlicher vorstellen wollen.<\/p>\n

In unserem Archiv<\/a> sind ungef\u00e4hr 450.000 Artikel. Das ist eine Menge Text. Was macht man damit? Die H\u00e4ufigkeit von einzelnen Begriffen ausz\u00e4hlen ist wohl der Gedanke, der am naheliegendsten ist. Gleich mehrere Entwickler haben sich damit besch\u00e4ftigt.<\/p>\n

Thomas Pfeiffer (@codeispoetry<\/a>) von den Webevangelisten hat eine Seite gebaut<\/a>, die eine H\u00e4ufigkeitskurve ausgibt. Welche Begriffe sie anzeigen soll, bestimmt der Nutzer. Genau wie den Zeitraum, der untersucht werden soll. Wer will, kann mehrere W\u00f6rter gegeneinander laufen lassen, sie werden in der Eingabe dann mit Komma getrennt. <\/p>\n

Hier zum Beispiel<\/a> „Helmut Kohl“ gegen „Angela Merkel“:<\/p>\n

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H\u00e4ufigkeit der Ausdr\u00fccke "Helmut Kohl" und "Angela Merkel" im Textarchiv von 1946 bis 2012. Quelle: http:\/\/webevangelisten.de\/zeitapi\/<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Und, weil es so sch\u00f6n ist, hier noch ein Vergleich, „Apple“ gegen „Microsoft“:<\/p>\n

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H\u00e4ufigkeit der Begriffe "Apple" und "Microsoft" von 2008 bis 2012. Quelle: http:\/\/webevangelisten.de\/zeitapi\/?q=Apple%2C+Microsoft&s=2008&e=2012<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Die gleiche Idee hatten die beiden Webentwickler von Impactdevelopment. Ihre Seite<\/a> ermittelt ebenfalls Worth\u00e4ufigkeiten, wirft jedoch eine Punktwolke aus. <\/p>\n

Das Beispiel im Bild oben stammt von ihnen, es ist die H\u00e4ufigkeit des Ausdruck „Computer“. Der erlebte demnach ganz offensichtlich zwischen Mitte der Achtziger und Mitte der Neunziger einen ersten H\u00f6hepunkt und ist seit 2008 geradezu inflation\u00e4r. <\/p>\n

Praktischerweise l\u00e4sst sich nicht nur die Wort-Menge erfassen. Wer auf einen der Punkte klickt, erh\u00e4lt eine \u00dcbersicht mit den entsprechenden Artikeln samt \u00dcberschrift, Vorspann und Link. Au\u00dferdem kann die Grafik \u00fcber einen Men\u00fcknopf als JPG, PNG, PDF und SVG heruntergeladen werden. Leider gibt es aber keinen Permanentlink zu den Suchergebnissen. Und werden mehrere Begriffe in das Suchfeld eingegeben, sucht die Maske nach Texten, in denen sie gemeinsam vorkommen. Gegeneinander laufen lassen kann man sie nicht.<\/p>\n

Mila Frerichs<\/a> analysiert mit seinem Werkzeug allein die H\u00e4ufigkeit von politischen Parteien<\/a> im Textkorpus. Nach Monat und Jahr sortiert wird ihr Auftauchen in Texten als Kurve angezeigt. Die dazu geh\u00f6renden Artikel gibt es unter der Grafik mit \u00dcberschrift, Vorspann und Link.<\/p>\n

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Zahl der Texte pro Monat und Jahr, die sich mit einer Partei befassen. Quelle: http:\/\/zeitparteien.herokuapp.com\/<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Das klappt prima, solange es nicht um die Piraten geht. Die tauchen schon lange vor der Parteigr\u00fcndung 2006 in Texten auf, im klassischen Zusammenhang. Die Abfrage unterscheidet jedoch nicht zwischen Seer\u00e4ubern und Politikern.<\/p>\n

Interessant ist die Jahres\u00fcbersicht. So wurden 2010 und 2011 vor allem CDU und FDP in Artikeln erw\u00e4hnt, 2012 hingegen f\u00fchrt die SPD in vielen Monaten die Erw\u00e4hnungsliste an.<\/p>\n

Die H\u00e4ufigkeit von St\u00e4dten und L\u00e4ndern hat Newstral ausgewertet<\/a>. Auf einer Weltkarte wird dargestellt, aus welchen Regionen wie viele Nachrichten berichten. Erfasst sind die Jahre 2010 bis 2012. <\/p>\n

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Nennung von St\u00e4dten und L\u00e4ndern in Texten von ZEIT und ZEIT ONLINE. Quelle: http:\/\/newstral.com\/de\/maps\/<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Die Karte vermittelt einen ganz guten \u00dcberblick, wo die Schwerpunkte der Berichterstattung liegen, es sind offensichtlich Deutschland und die USA. In Afrika wird es eher d\u00fcnn.<\/p>\n

Es gibt bereits einige Werkzeuge mehr<\/a>, die die Schnittstelle nutzen. <\/p>\n

Ein hinrei\u00dfende Idee hatte Stefan Wehrmeyer, der die Seite Frag den Staat!<\/em><\/a> betreibt. Er baut aus den Archivtexten ein Spiel<\/a>. Drei Begriffe aus einem beliebigen Text m\u00fcssen in einer Buchstabenmatrix wiedergefunden werden. Leider ist das Programm fehlerhaft, manchmal versteckt es nur zwei Begriffe in der zuf\u00e4llig erzeugten Matrix, manchmal f\u00fcnf \u2013 wobei sich dann nicht alle korrekt markieren lassen. <\/p>\n

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Wortsuche in der Buchstaben-Matrix, basierend auf Artikeln. Quelle: http:\/\/stefanwehrmeyer.com\/projects\/zeitwort\/<\/figcaption><\/figure><\/p>\n

Trotzdem ist es ein Beispiel, das demonstriert, welche M\u00f6glichkeiten in einer offenen Schnittstelle stecken. Nun fehlen noch Anwendungen, die versuchen, verschiedene Aspekte miteinander zu verkn\u00fcpfen. Also beispielsweise zeitliche oder inhaltliche Zusammenh\u00e4nge. Wie viele Berichte gibt es zu Flugzeugabst\u00fcrzen, und sind es mehr oder weniger als zu Zugungl\u00fccken? Spannend w\u00e4re sicher auch eine sogenannte Sentiment Analyse<\/a>: Sind Texte \u00fcber Angela Merkel eher positiv oder eher negativ? <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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