Projekt Gruppe 1

13.07.2019 - Gruppe 1

Einleitung “Wie wird die VR China thematisch im EU Parlament diskutiert?” Die bilateralen Beziehungen zwischen der Europäische Union und Volksrepublik China sind für beide Seiten von großer Bedeutung, da es sich bei beiden um zwei der größten Handelsmächte der Welt handelt. China ist mittlerweile der zweitgrößte Handelspartner der EU und die EU Chinas größter Handelspartner (EU Commission, Countries and regions - China, 2019). Im Jahre 2013 wurde die letzte umfassende EU-China Strategie durch die EU Kommission veröffentlicht, bei der es vorrangig um wirtschaftliche Kooperation geht.

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Gruppe 2 - Pöbelindex

13.07.2019 - Nils Uhlemann, Matthias Brandt, Patrick Marten, Maria Kryvolap, Robert Ortmann

Datengrundlage: Germaparl 18. LP. Analyse der Zurufe 1. Hypothese: Im Bundestag werden die Regierungsparteien (CDU/CSU/SPD) häufiger als der Rest in ihren Reden unterbrochen. 2. Hypothese: Zwischenrufe sind meist Widersprüche (negativ gemeint). #load(".../lp_18.rda") load("../../../daten/polmineR/lp_18.rda") ZR <- lp_18[lp_18$interjection==TRUE,c("word", "date", "party", "speaker")] Nach der Erstellung einer Datei nur mit Zurufen werden diese alphabetisch geordnet. ZR_O <- ZR[order(ZR$word),] ZR$nr <- 1:nrow(ZR) ZR_O <- ZR[order(ZR$word),] ZR$nr <- 1:nrow(ZR_O) ZR_O$nnr <- 1:nrow(ZR_O) Festgestellt, dass die benötigten Zurufe nur in einem bestimmten Bereich vorhanden sind –> Auswahl nur dieses Bereichs #View(ZR_O) ZRZR <- ZR_O[(80705:118600),] ##Auswahl der Zurufe ohne Beifall #View(ZRZR) parteien <- rep(0,length(unique(ZRZR$party))) Zusammenzählen der Zurufe während der Redezeit der jeweiligen Parteien for (i in 1:length(parteien)){parteien[i] <- sum(ZRZR$party == (unique(ZRZR$party))[i])} names(parteien) <- unique(ZRZR$party) print(parteien) ## LINKE GRUENE SPD CDU CSU FDP ## 5387 5352 8802 13385 4865 83 22 #Anteil dder Zurufe während der Reden folgender Parteien Anteil <- (parteien / 37896) barplot(Anteil) Verschiedene Redeanteile, daher Berechnung der Anteile for (i in 1:length(parteien)){parteien[i] <- sum(lp_18$party == (unique(lp_18$party))[i])} names(parteien) <- unique(ZRZR$party) print(parteien) ## LINKE GRUENE SPD CDU CSU FDP ## 68977 41831 66768 44437 25414 65 297 parteien_abs <- parteien for (i in 1:length(parteien)){parteien[i] <- sum(ZRZR$party == (unique(ZRZR$party))[i])} parteien_ZR <- parteien parteien_ZR / parteien_abs ## LINKE GRUENE SPD CDU CSU ## 0.

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Zeitlicher Wandel am Beispiel der Debatten um Auslandseinsätze der Bundeswehr

12.07.2019 - Gruppe 4

Einführung Gruppe 4 beschäftigte sich mit der Darstellung und Untersuchung von zeitlichem Wandel. Anhand einer konkreten Forschungsfrage versuchten wir festzustellen, ob und wo eine Veränderung der Bundestagsdebatten zum Thema Auslandseinsätze der Bundeswehr über Zeit stattgefunden hat. Die aufgeworfene Forschungsfrage lautet demnach auch: Wie verändern sich die Debatten über die Auslandseinsätze der Bundeswehr im Deutschen Parlament? Annäherung an das Thema Quelle: https://sakurai-cartoons.de/images/g_augenrechts.gif; letzter Zugriff: 11.07.19. Frei nach den Worten des ehemaligen französischen Präsidenten George Clémenceau, der Krieg sei eine zu ernste Sache, ihn den Generälen zu überlassen, und dem Prinzip der Parlamentsarmee gilt mit Blick auf bewaffnete Auslandseinsätze der Bundeswehr der Parlamentsvorbehalt.

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We Catch you All

03.07.2019 - The Infamous

Forschungsfrage Wir wollen untersuchen ob Frauen und Männer im deutschen Parlament unterschiedliche Themen ansprechen. Dazu beschränken wir uns auf die 17 Legislaturperiode. Preliminiaries suppressPackageStartupMessages(library(devtools)) #install_github("saschagobel/legislatoR") suppressPackageStartupMessages(library(polmineR)) suppressPackageStartupMessages(library(GermaParl)) suppressPackageStartupMessages(library(quanteda)) suppressPackageStartupMessages(library(legislatoR)) suppressPackageStartupMessages(library(slam)) suppressPackageStartupMessages(library(tidyr)) suppressPackageStartupMessages(library(ggplot2)) suppressPackageStartupMessages(library(stringr)) suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) suppressPackageStartupMessages(library(ldatuning)) suppressPackageStartupMessages(library(corrplot)) # Hier einmal den pfad festlegen in dem deine Analyse liegt #dein_pfad <- "C:/Users/felix/OneDrive/Dokumente/Master Angewandte Statistik/SS19/Standardisierte Erhebungsmethoden/Analysen/CatchYouAll" dein_pfad <- "../../../webpage_gruppen/gruppe5" #setwd(dein_pfad) pfad <- paste(dein_pfad, "/", sep = "") ################################################################################ source(paste(pfad, "GermaParl_Daten_wrapper.

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