RT @SamVFritz: Also presenting #RESAW2023 @j_passmann Lisa Gerzen, Martina Schories & @silvertje talking about history of web commenting sy….

RT @silvertje: "The Technograph: Building an instrument for visualising and analysing web archive data" at #resaw2023 by @J_Passmann @MScho….

RT @cutterkom: In eigener Sache: Der @prototypefund/@BMBF_Bund fördert mein Projekt “Remove NA”. Das bedeutet: Die kommenden Monate darf i….

Seit Herbst arbeite ich für den Sonderforschungsbereich Transformationen des Populären an der Uni Siegen. Die erste große Aufgabe ist vollbracht: die neue Website ist online! 🎉.

RT @cgrltz: Very happy to have @MSchories join the Digital Media and Methods Team today! She will be teaching & advancing digital methodolo….

Seit Sonntag ist das Forum Queeres Archiv zu Gast @HausderKunst. Zu sehen sind Bilder, Videos u.a.m. unterlegt mit Audiospuren, die LGBT-Geschichte erzählen. Aus den Daten der Postersammlung habe ich eine Visualisierung gerechnet. Dort analog, hier digital

RT @s_muellerhansen: In Deutschland wird es immer heißer, Böden trocknen aus, extreme Wetterereignisse nehmen zu. Doch wie passen Wetter un….

RT @femeb: If you want to do research on telegram, i can highly recommend telethon - - a well-documented and easy t….

RT @gijn: 🇩🇪 The newspaper @SZ examined almost 12 million Telegram messages showing how the pandemic has accelerated the spread of hate spe….

Zusammen mit @sz -Emoji-Expertin @FrauGamperl haben wir uns zu unserem Projekt #hassmessen auch angesehen, welche Bildzeichensprache in den Gruppen und Kanälen gängig ist:

RT @pia_lamberty: Ich mache die Drohungen öffentlich, weil es nicht sein darf, dass Menschen, die sich zu bestimmten Themen äußern, mit Has….

Danke an das tolle Team, dass "unsere Seminararbeit" (Zitat @FrauGamperl ) lesbar aufbereitet hat: @Christiansn @LeaMayGardner @dwd0tcom. Stefan Kloiber.

@femeb, @bbbrille extra 💜 fürs gemeinsam coden.

So eine Freude mit euch großartigen Autorinnen zu arbeiten: @sebitsch , @arietzschel und @bbbrille. Mit niemandem lässt sich so eine Recherche besser verarbeiten.

Das flaue Gefühl wird jetzt durch Zahlen gestützt. Besser macht es das nicht. Die ganze Geschichte hier:

Die Schwäche dieser Methode ist, dass wir eher zu wenig als zu viel finden. Wir werten keine Videos aus, keine Bilder, Memes oder Sprachnachrichten. Darüber wird auf Telegram aber sehr viel Hass verbreitet.

Details dazu in diesem Artikel:

Verschiedene NLP-Werkzeuge haben uns geholfen, das Wörterbuch und die Nachrichten gegeneinander zu schneiden. In fast 12 Millionen Nachrichten haben wir die 2500 Begriffe 6,8 Millionen mal in ca. 2,1 Mio Einzelnachrichten gefunden.

Es gibt also immer mehr Nachrichten, die etwa sowohl extremistische, verschwörungsideologische und beleidigende Worte enthalten.

Zeichnet man diese Treffer auf eine Zeitachse (normalisiert auf das Gesamtnachrichtenaufkommen), können wir sagen: die Radikalität nimmt zu. Besonders interessant an dem Bild ist, dass vor allem die dunkle Kategorie wächst.