Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten anonymisierte Kommentar-Daten (rund 1,8 Millionen Kommentare, 240.000 Nutzer:innen, 18.000 Artikel) und die Themen-Klassifikation pro Artikel. Bauen Sie in Python mit NetworkX den Interaktions-Graphen (Nutzer:in A antwortet auf Nutzer:in B = gerichtete Kante). Führen Sie Louvain-Modularitäts-Erkennung durch, berechnen Sie die Centrality-Maße (PageRank, Betweenness) zur Identifikation von Brücken-Knoten. Visualisieren Sie die Community-Struktur mit Gephi (Open-Source-Werkzeug für Netzwerkvisualisierung) für die Redaktion. Quantifizieren Sie den Polarisierungs-Trend über die 6 Monate als Modularitäts-Verlauf. Liefern Sie das Jupyter-Notebook mit reproduzierbarer Analyse, drei Gephi-Visualisierungen (Ist-Zustand, 6-Monats-Verlauf, Brücken-Knoten), einen 12-seitigen Bericht und eine 30-minütige Redaktions-Präsentation mit drei konkreten Handlungs-Empfehlungen.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Zerfällt die Kommentar-Community einer Tageszeitung in Echo-Kammern, und welche Brücken-Knoten halten den verbleibenden Diskurs zusammen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Louvain-Modularitäts-Erkennung sauber auf realen Interaktions-Graphen anwenden
- Centrality-Maße zur Identifikation von Brücken-Knoten richtig interpretieren
- Netzwerk-Visualisierungen für nicht-technische Audiences gestalten
- Polarisierungs-Trends im Zeitverlauf statistisch belastbar darstellen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftware Engineer
Software Engineers mit produktiver Netzwerk-Analyse-Erfahrung bewegen sich nahtlos in Data-Engineering- und Trust-and-Safety-Rollen bei Medien- und Plattform-Unternehmen.
Dieses Projekt schärft
- network-science
- graph-analytics
- python
Backend-Engineer
Backend-Engineers, die Graph-Analytics in Pipelines integrieren können, bauen die Empfehlungs- und Moderation-Engines, die heute moderne Medienprodukte unterscheiden.
Dieses Projekt schärft
- graph-analytics
- python
- community-detection
Produktmanager:in
Produktmanager:innen, die Community-Strukturen datengetrieben verstehen, treffen bessere Entscheidungen über Moderation, Empfehlungs-Logik und Nutzer:innen-Bindung.
Dieses Projekt schärft
- data-visualization
- network-science
- community-detection
Noch eine Sache