
DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Tropmann-Frick, Marina | - |
dc.contributor.author | Silver, Valeria | - |
dc.date.accessioned | 2025-07-18T07:35:02Z | - |
dc.date.available | 2025-07-18T07:35:02Z | - |
dc.date.created | 2023-10-12 | - |
dc.date.issued | 2025-07-18 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12738/17880 | - |
dc.description.abstract | Seit dem Kriegsbeginn in der Ukraine im Jahr 2022 wurden unabhängige Medien und Journalisten in Russland unter erhöhtem Druck gesetzt. Viele von denen wurden als Propaganda bezeichnet, sollten das Land verlassen oder ihre Tätigkeit komplett einstellen. Andererseits sollten pro-kremlische Medien sich an die neuen Gesetze anpassen. Das hat zu einer Reduzierung der oppositionellen Nachrichtenverlage und dadurch zu einer Verringerung der Meinungsvielfältigkeit geführt. In dieser Bachelorarbeit wird das Verhaltensmuster von pro-kremlischen und oppositionellen Medien im Jahr 2022 analysiert. Unter dem Einsatz von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wird eine umfassende Datenanalyse vorgenommen. | de |
dc.description.abstract | Since the outbreak of the war in Ukraine in 2022, independent media and journalists in Russia have been put under increased pressure. Many of them were labeled as propagandists, had to leave the country, or cease their activities entirely. In contrast, pro-Kremlin media adapted to new regulations, leading to a decline in the number of opposition news outlets and, consequently, a reduction in the diversity of opinions. This bachelor thesis analyzes the behavioral patterns of both pro-Kremlin and opposition media during 2022. Leveraging natural language processing (NLP) techniques, a comprehensive data analysis is conducted. | en |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | Linguistische Datenverarbeitung (NLP) | en_US |
dc.subject | Eigennamenerkennung (NER) | en_US |
dc.subject | Kreml | en_US |
dc.subject | Ukraine | en_US |
dc.subject | russische Medien | en_US |
dc.subject | Natural Language Processing (NLP) | en_US |
dc.subject | Named Entity Recognition (NER) | en_US |
dc.subject | Kremlin | en_US |
dc.subject | Ukraine | en_US |
dc.subject | russian media | en_US |
dc.subject.ddc | 004: Informatik | en_US |
dc.title | Ein NLP-basierter Ansatz zur Analyse des Informationsflusses in russischen Medien | de |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
thesis.grantor.department | Department Informatik | en_US |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Sarstedt, Stefan | - |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-215891 | - |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Informatik | en_US |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | bachelorThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | en_US |
item.creatorGND | Silver, Valeria | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Thesis | - |
item.advisorGND | Tropmann-Frick, Marina | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.creatorOrcid | Silver, Valeria | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
Dateien zu dieser Ressource:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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BA_NLP-basierter Ansatz zur Analyse des Informationsflusses in russischen Medien.pdf | 16.06 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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