Title (eng)
Qatar and the 2022 FIFA World Cup
exploring "sportswashing" through topic modelling
Author
Sebastian Edward Sherrah
Advisor
Hajo Boomgaarden
Assessor
Hajo Boomgaarden
Abstract (deu)
Die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft 2022 in Katar wurde im Vorfeld des Turniers in einem noch nie dagewesenen Ausmaß kritisiert. Kontroversen über Korruption, Menschenrechtsverletzungen, die Rechte von Frauen und LGBTQ+ Personen, vermeintliches "Sportswashing" und die Verfügbarkeit von Alkohol wurden zu alltäglichen Diskussionen. Reddit - eine soziale Nachrichten-Website und Forum - beherbergt das größte Fußball- Diskussionsforum im Internet, bekannt als /r/soccer. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens wie der Themenmodellierung können wir Textdaten automatisch analysieren, um herauszufinden, ob diese Kontroversen als Themen auftreten und wie weit sie verbreitet sind. Hierzu wurden Kommentare, die vor, während und nach der Fußballweltmeisterschaft auf /r/soccer veröffentlicht wurden, gesammelt und in "top2vec", einen Algorithmus zur Themenmodellierung und semantischen Suche, eingegeben. Durch unsere Analysen konnten wir einschlägige Themen im Zusammenhang mit Korruption, Menschenrechten und Rechten von LGBTQ+ Personen, sowie umstrittenen Einschränkungen des Alkoholkonsums identifizieren. Wir konnten jedoch keine expliziten Themen im Zusammenhang mit "Sportswashing", "Terminkontroversen" oder "bezahlten Fans" identifizieren. Diese Studie unterstreicht das Potenzial solcher Techniken, um ein tieferes Verständnis komplizierter und subtiler Themen in umfangreichen Textdatensätzen zu entwickeln.
Abstract (eng)
The 2022 FIFA World Cup in Qatar saw court an unprecedent amount of criticism in the lead up to the tournament. Controversies surrounding corruption, human rights abuses, the rights of women and LGBTQ+ persons, perceived ‘sportswashing’, and the availability of alcohol, were commonplace discussions. Reddit – a social news website and forum – hosts the single largest dedicated football discussion form on the internet known as /r/soccer. Machine learning techniques such as topic modelling allow us to automatically analyse text data to discover whether these controversies occur as topics and their prevalence. Comments made before, during, and after the World Cup were extracted from /r/soccer and fed into ‘top2vec’ an algorithm for topic modelling and semantic search. Through our analysis, we successfully identified pertinent topics and themes related to corruption, human and LGBTQ+ rights, and controversial restrictions on alcohol consumption. However, we could not identify explicit topics related to ‘sportswashing’, ‘scheduling controversy’, or ‘paid fans’. This study emphasizes the potential of employing such techniques to develop a more profound comprehension of intricate and subtle subject matters in extensive text datasets.
Keywords (deu)
FIFAWeltmeisterschaftKatarSportswashingredditnatürliche SprachverarbeitungThemenmodellierungtop2vec
Keywords (eng)
FIFAWorld CupQatarSportswashingredditNatural Language ProcessingTopic Modellingtop2vec
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
90 Seiten : Illustrationen
Number of pages
90
Study plan
Masterstudium Communication Science
[UA]
[066]
[550]
Association (deu)
Title (eng)
Qatar and the 2022 FIFA World Cup
exploring "sportswashing" through topic modelling
Author
Sebastian Edward Sherrah
Abstract (deu)
Die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft 2022 in Katar wurde im Vorfeld des Turniers in einem noch nie dagewesenen Ausmaß kritisiert. Kontroversen über Korruption, Menschenrechtsverletzungen, die Rechte von Frauen und LGBTQ+ Personen, vermeintliches "Sportswashing" und die Verfügbarkeit von Alkohol wurden zu alltäglichen Diskussionen. Reddit - eine soziale Nachrichten-Website und Forum - beherbergt das größte Fußball- Diskussionsforum im Internet, bekannt als /r/soccer. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens wie der Themenmodellierung können wir Textdaten automatisch analysieren, um herauszufinden, ob diese Kontroversen als Themen auftreten und wie weit sie verbreitet sind. Hierzu wurden Kommentare, die vor, während und nach der Fußballweltmeisterschaft auf /r/soccer veröffentlicht wurden, gesammelt und in "top2vec", einen Algorithmus zur Themenmodellierung und semantischen Suche, eingegeben. Durch unsere Analysen konnten wir einschlägige Themen im Zusammenhang mit Korruption, Menschenrechten und Rechten von LGBTQ+ Personen, sowie umstrittenen Einschränkungen des Alkoholkonsums identifizieren. Wir konnten jedoch keine expliziten Themen im Zusammenhang mit "Sportswashing", "Terminkontroversen" oder "bezahlten Fans" identifizieren. Diese Studie unterstreicht das Potenzial solcher Techniken, um ein tieferes Verständnis komplizierter und subtiler Themen in umfangreichen Textdatensätzen zu entwickeln.
Abstract (eng)
The 2022 FIFA World Cup in Qatar saw court an unprecedent amount of criticism in the lead up to the tournament. Controversies surrounding corruption, human rights abuses, the rights of women and LGBTQ+ persons, perceived ‘sportswashing’, and the availability of alcohol, were commonplace discussions. Reddit – a social news website and forum – hosts the single largest dedicated football discussion form on the internet known as /r/soccer. Machine learning techniques such as topic modelling allow us to automatically analyse text data to discover whether these controversies occur as topics and their prevalence. Comments made before, during, and after the World Cup were extracted from /r/soccer and fed into ‘top2vec’ an algorithm for topic modelling and semantic search. Through our analysis, we successfully identified pertinent topics and themes related to corruption, human and LGBTQ+ rights, and controversial restrictions on alcohol consumption. However, we could not identify explicit topics related to ‘sportswashing’, ‘scheduling controversy’, or ‘paid fans’. This study emphasizes the potential of employing such techniques to develop a more profound comprehension of intricate and subtle subject matters in extensive text datasets.
Keywords (deu)
FIFAWeltmeisterschaftKatarSportswashingredditnatürliche SprachverarbeitungThemenmodellierungtop2vec
Keywords (eng)
FIFAWorld CupQatarSportswashingredditNatural Language ProcessingTopic Modellingtop2vec
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
90
Association (deu)
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