Home Updates Over ons Big Data Activiteiten Kennisbank Links Contact

Webinar / uitreiking scriptieprijs


Ties Hagdorn, 11 maart 2021

Webinar en scriptieprijs Ties Hagdorn

 
 



Wereldwijd urbaniseren steden in rap tempo. Steden worden steeds groter en hebben daarom steeds grotere uitdagingen in het organiseren van alle voorzieningen die burgers en bedrijven nodig hebben. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden proberen gemeenten in toenemende mate gebruik te maken van nieuwe vormen van (big) data en daarmee een stad “slim” te besturen.

Ties Hagdorn, winnaar van de Rotterdam Urban Big Data Thesis Award 2020, laat in zijn scriptie zien hoe en waarom je als gemeente social media kan gebruiken om de publieke opinie met betrekking tot grote maatschappelijke vraagstukken te analyseren. Als casus onderzoekt hij Twitterdata (in combinatie met andere bronnen) over de huizencrisis in Londen. Daar zijn de huizenprijzen de afgelopen 25 jaar met 600% gestegen.

Op 11 maart 2021 gaf Ties Hagdorn een webinar over zijn onderzoek. De webinar begon met een presentatie over de opzet en resultaten van zijn scriptieonderzoek en waarom zijn onderzoek relevante implicaties heeft voor stedelijke bestuurders en beleidsmakers. Vervolgens was er gelegenheid tot vragen en discussie.

De PowerPoint van de presentatie door Ties kan hier worden gedownload.

Zijn scriptie kan hier ingezien worden.

Abstract van zijn scriptie:

Providing housing for an increasing number of citizens is a challenging task for cities across the world in the face of global urbanisation. A metropolis that is currently dealing with a housing crisis, is London. Increased demand for housing outpaced supply, driving up the cost of houses 600% over the past 25 years. Understanding the drivers of public opinion on a housing crisis is valuable because it aids governmental bodies to undertake actions on the most critical components of a crisis and provides insights into how the public opinion may develop. This research analyses 96 million tweets sent from London from 2012 to 2018 as a novel technique to construct a representation of London’s opinion on the housing crisis. Along with Twitter data, various housing-related variables served as input for two regression models to estimate the relationship between shifts in the London housing market and changes in tone and size of the public opinion on the housing market. The results show that the London housing market has become an increasingly discussed topic on Twitter and that the tone of the housing tweets has become more negative over the years. The regression models prove that housing cost, housing demand, annual income and the rate of homelessness have significant effects on both the tone and number of housing tweets sent from London.