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Koalitionsvertragswordles

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wordle.net ist ein Tool, dass die häufigsten Wörter aus Texten in einer Wortwolke (Größe entspricht häufig) visualisieren kann. Ich habe Wordle mal für die 200 häufigsten Wörter über die Koalitionsverträge aus Baden-Württemberg (Grün-Schwarz), Rheinland-Pfalz (Rot-Grün-Gelb) und Sachsen-Anhalt (Schwarz-Rot-Grün) drüberlaufen lassen.

Die Aussagekraft der Ergebnisse mögen andere beurteilen – auffällig ist, dass das mit Abstand häufigste Wort jeweils der Landesname ist, und dass Verben wie »unterstützen«, »fördern«, »stärken« (in Baden-Württemberg auch »ermöglichen« und »weiterentwickeln«) eine große Bedeutung zukommt. Bei den Substantiven sind vor allen politischen Themenfeldern die »Menschen«, das »Land« und (in Sachsen-Anhalt und Rheinland-PFalz) die »Koalitionspartner« zu nennen. Erst danach tauchen dann »Unternehmen« und »Hochschulen«, »Schulen« und »Kommunen« sowie Themen wie »Integration«, »Digitalisierung« (BW) und »Arbeit« (RLP) auf.
Wordle Baden-Württemberg

Wordle

Wordle Sachsen-Anhalt

(Etwas aufwändiger wäre die Frage, was passiert, wenn alle Begriffe weggenommen werden, die in allen drei Koalitionsverträgen auftauchen. Ob dann ein Profil übrigbleibt?)

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Kurz: Eine Idee für Twitter und die Politik 2.0

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Der »Bundestweet« von wahl.de oder auch das »Parteigeflüster würden an Aussagekraft gewinnen, wenn folgendes dort möglich wäre: die aktuellen Tweets – möglicherweise auch nach Parteien oder Ebenen gefiltert – sollen nicht nur linear dargestellt werden, sondern auch als Wortwolke. Das könnte dann ungefähr so aussehen (alle Bilder wurden mit Wordle erstellt und stehen unter CC-BY; Datengrundlage ist der wahl.de-Bundestweet):

wahl-wordpress-wordle1
Aktueller Beta-Bundestweet gesamt

wahl-wordpress-wordle2
Neuste Postings grüner PolitikerInnen

wahl-wordpress-wordle3
Neuste Postings von der FDP

Das ganze dann bitte dynamisch aktualisiert und am besten als filterbares (nur grüne MdBs …) Widget bereitgestellt. Und dann noch mit ein bißchen Intelligenz versehen, um »Guten Morgen« rauszuwerfen, Politikernamen zusammenzuschreiben (»Angela Merkel« statt »Angela« und »Merkel« einzeln zu behandeln). Mit der selben Datenbasis könnte dann auch sowas wie die TOP-10 politischer Begriffe generiert werden – und über die Zeit beobachtet werden. Wer macht’s?

P.S.: Auch schon eine einfache, alphabetisch sortierte Word-Cloud a la Tag-Cloud mit intelligentem Handling von Namen und politisch uninteressanten Begriffen wäre schon ganz spannend.

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