Analysis of tweets in relation to climate change based on the geographical origin of the sender

Abstract

Der Klimawandel ist ein fortschreitendes globales Problem, weshalb sich viele Menschen darüber eine Meinung bilden und diese in sozialen Netzwerken teilen sowie diskutieren. Twitter ist eine der am häufigsten genutzten Microblogging Plattformen und bietet daher ein breitgestreutes Meinungsbild. Da der Klimawandel unterschiedliche Auswirkung auf Menschen in unterschiedlichen Regionen hat, ist das Ziel dieser Arbeit die Unterschiede von Tweets in geografisch unterschiedlich gelegenen Städten zu untersuchen und zu vergleichen. Dabei wurden Twitter Daten aus den Jahren 2020 und 2021 von den europäischen Hauptstädten hinsichtlich der Stimmungslage und polarisierenden Wörtern miteinander verglichen. Das Hauptaugenmerk lag dabei herauszufinden, ob es Unterschiede in den Tweets von Usern in Städten an der Küste zu Usern in Städten im Inland gibt. Die Analyse und Auswertung wurde anhand von CRISP-DM, einem technologie- und branchenunabhängigen Prozessmodell für Data Mining, durchgeführt. Bei dieser Arbeit wurde ein Ansatz gewählt, der es auf Grundlage des angegebenen Standorts des Nutzerprofils ermöglicht Tweets europäischen Hauptstädten zuzuordnen. Dadurch konnten wesentlich mehr Tweets für die Analyse herangezogen werden, als bei Analysen von Tweets auf Basis der GPS-Daten. Mit dem gesammelten Datensatz wurde ein Vergleich zwischen europäischen Hauptstädten an der Küste und im Inland im Bereich des Klimawandels durchgeführt. In diesem Vergleich konnten bei polarisierenden Wörtern Unterschiede zwischen den Gruppen von Städten an der Küste und Städten im Inland festgestellt werden. Bei der Stimmungslage konnten keine Unterschiede festgestellt werden. Überraschenderweise war die allgemeine Stimmung leicht positiv, während man bei diesem Thema eigentlich eine negative Stimmung erwarten könnte.

Climate change is an increasing global problem, which is why many people are forming opinions about it by sharing and discussing them on social networks. Twitter is one of the most widely used microblogging platforms and therefore offers a broad range of opinions. Since climate change has different impacts on people in different regions, the aim of this thesis is to investigate and compare the differences of tweets in geographically different cities. For this purpose, Twitter data from 2020 and 2021 from European capitals were compared in terms of sentiment and polarizing words. The main focus was to find out if there are differences in tweets from users in coastal cities compared to users in inland cities. The analysis and evaluation was performed using CRISP-DM, a technology and industry independent process model for data mining. In this work, an approach was chosen that enabled tweets to be assigned to European capitals based on the specified location in the user profile. This allowed many more tweets to be used for analysis than if only tweets with GPS data had been used. With the gathered dataset a comparison was made between coastal and inland European capitals in the field of climate change. In this comparison, differences were found between the groups of coastal and inland cities for polarizing words, but not for sentiment. Surprisingly, the overall sentiment was slightly positive, whereas one might actually expect a negative sentiment on this topic.