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# ==============================================================================
# ============================= AUSWERTUNG =====================================
# ==============================================================================
# ==============================================================================
# ======================== Konzentration Politiker =============================
# ==============================================================================
################################################################################ libraries
library(tidyverse)
library(tidytext)
library(readr)
library(summarytools)
library(rvest)
library(expss)
# library(hunspell)
library(lubridate)
# library(quanteda)
# library(tm)
# library(topicmodels)
# library(stopwords)
library(stringi)
#library(rvisidata)
library(qdap)
library(mgsub)
library(dirichletprocess)
library(igraph)
library(ggraph)
library(esquisse)
library(ggforce)
library(ggh4x)
library(plotly)
library(data.table)
library(tidytable)
library(gridExtra)
library(ggpubr)
################################################################################
library(knitr)
library(kableExtra)
library(DT)
# library(tm)
# library(topicmodels)
# library(reshape2)
# library(ggplot2)
# library(wordcloud)
# library(pals)
# library(SnowballC)
# library(lda)
# library(ldatuning)
library(flextable)
# activate klippy for copy-to-clipboard button
# klippy::klippy()
# emoji clipping
# library(emoji)
# library(textclean)
################################################################################
gc()
setwd(dir = "~/Documents/uni/masterarbeit/scraping/polResp-css/auswertungRfiles/")
################################################################################
# funktion batch loading politikerdaten
filelist_pol <- list.files(path = "./politikerdaten",
pattern=".csv",
full.names = T)
filelistNames_pol <- mgsub(filelist_pol, c("./politikerdaten/","Kategorisiert.csv"), c("",""))
dat_politiker <- list()
for (i in unique(filelist_pol)){
dat_politiker[[i]] <- readr::read_csv(i)
}
dat_politiker <- dat_politiker %>% purrr::set_names(filelistNames_pol)
gc()
View(dat_politiker)
################################################################################
# # funktion batch loading politikerdaten
# filelist_medien <- list.files(path = "./mediendaten",
# pattern=".csv",
# full.names = T)
#
# filelistNames_medien <- mgsub(filelist_medien, c("./mediendaten/","Kategorisiert.csv"), c("",""))
#
# dat_medien <- list()
#
# for (i in unique(filelist_medien)){
# dat_medien[[i]] <- readr::read_csv(i)
# }
#
# dat_medien <- dat_medien %>% purrr::set_names(filelistNames_medien)
# gc()
# View(dat_medien)
################################################################################
## datensatz für alle politiker erstellen, bei dem datum auf tagesebene ist
allePolitiker <- reduce(dat_politiker, .f = full_join)
allePolitiker <- as_tidytable(allePolitiker)
allePolitiker$dateTime <- date(allePolitiker$dateTime)
## identisch für berliner politiker
politikerBerlin <- dat_politiker$BERLIN_politiker
politikerBerlin <- as_tidytable(politikerBerlin)
politikerBerlin$dateTime <- date(politikerBerlin$dateTime)
parteifarben <- c("#0087c1", "#19a329", "black", "#be3075", "#ffee00", "#e40006")
colourrange <- c("Impfung"="#ffb900", "Infektion"="#10add6", "Maßnahmen"="#bb0040", "Virus"="#03d802")
colours <- c("ukraine"="blue", "covid"="red")
datumsrange <- seq(ymd("2022-10-01"), ymd("2022-10-31"), "1 day")
datumsrange_alternativ <- ymd("2022-10-01") %m+% days(x = seq.int(from = 0, to = 30, by = 1))
# str(datumsrange)
# str(datumsrange_alternativ)
################################################################################
apply(politikerBerlin[,28:61], MARGIN = 2, FUN = sum)
# alternativen datensatz erstellen zur abbildung der themen im zeitverlauf
alternativeBER <- politikerBerlin %>% aggregate(covidImpfung ~ dateTime, sum) %>% as_tidytable(alternativeBER)
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(covidInfektionsgeschehen ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(covidMaßnahmen ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(covidVirus ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(ukraineAllgemein ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(ukraineBewaffnung ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(ukraineReaktion ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(energieAllgemein ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(energieAtomdiskurs ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(energieKrise ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(energieNordstream ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(sozialesAllgemein ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(sozialesEntlastungen ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(sozialesKinder ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(sozialesWohnen ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verteidigungspolitik ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(polizistenmordKusel ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(politikEuropa ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(politikInternational ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(politikNational ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(klimaAktivismus ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(klimaKlimawandel ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(klimaPolitisch ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(klimaTechnologien ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(protesteIran ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verkehrAutomobil ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verkehrFahrrad ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verkehrPolitik ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verkehrÖpnv ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(pluralismusMedien ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(zukunftEntwicklung ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(zukunftVersprechen ~ dateTime, sum)))
alternativeBER <- full_join(x = alternativeBER, y = (politikerBerlin %>% aggregate(verfassungsfeindlich ~ dateTime, sum)))
alternativeBER
# ANZEIGEN: wie viele tweets gibt es insgesamt pro thema bei den berliner politikern?
apply(alternative[,2:34], MARGIN = 2, FUN = sum)
df <- data.frame(apply(alternativeBER[,2:34], MARGIN = 2, FUN = sum))
df <- df %>% dplyr::rename(ct = apply.alternativeBER...2.34...MARGIN...2..FUN...sum.)
df$variable <- rownames(df)
df %>% ggplot() +
geom_col(aes(x=variable, y=ct)) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))
save(alternativeBER, file = "zwischenspeicherung/BER_alternativeZeitreihendaten.RData")
plot1 <- alternativeBER %>% as.data.table(alternativeBER) %>% ggplot() +
geom_point(aes(dateTime, covidImpfung, colour = "Impfung")) +
geom_step(aes(dateTime, covidImpfung, colour = "Impfung")) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
scale_y_continuous(breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 25), limits = c(0, 25)) +
scale_colour_manual(name = "", values = colourrange) +
ylab("Erwähnungen covidImpfung") +
xlab("") +
ggtitle(label = "CORONA-IMPFUNG", subtitle = "Häufigkeit der Erwähnung über Zeit – Referenzgruppe: PolitikerInnen") +
theme_bw()
plot2 <- alternativeBER %>% as.data.table(alternativeBER) %>% ggplot() +
geom_point(aes(dateTime, covidInfektionsgeschehen, colour = "Infektion")) +
geom_step(aes(dateTime, covidInfektionsgeschehen, colour = "Infektion")) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
scale_y_continuous(breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 25), limits = c(0, 25)) +
scale_colour_manual(name = "", values = colourrange) +
ylab("Erwähnungen covidInfektionsgeschehen") +
xlab("") +
ggtitle(label = "CORONA-INFEKTIONSGESCHEHEN", subtitle = "Häufigkeit der Erwähnung über Zeit – Referenzgruppe: PolitikerInnen") +
theme_bw()
plot3 <- alternativeBER %>% as.data.table(alternativeBER) %>% ggplot() +
geom_point(aes(dateTime, covidMaßnahmen, colour = "Maßnahmen")) +
geom_step(aes(dateTime, covidMaßnahmen, colour = "Maßnahmen")) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
scale_y_continuous(breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25, 25), limits = c(0, 25)) +
scale_colour_manual(name = "", values = colourrange) +
ylab("Erwähnungen covidMaßnahmen") +
xlab("") +
ggtitle(label = "CORONA-MAẞNAHMEN", subtitle = "Häufigkeit der Erwähnung über Zeit – Referenzgruppe: PolitikerInnen") +
theme_bw()
plot4 <- alternativeBER %>% as.data.table(alternativeBER) %>% ggplot() +
geom_point(aes(dateTime, covidVirus, colour = "Virus")) +
geom_step(aes(dateTime, covidVirus, colour = "Virus")) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
scale_y_continuous(breaks = c(0, 5, 10, 15, 20, 25), limits = c(0, 25)) +
scale_colour_manual(name = "", values = colourrange) +
ylab("Erwähnungen covidVirus") +
xlab("") +
ggtitle(label = "CORONAVIRUS ALLGEMEIN", subtitle = "Häufigkeit der Erwähnung über Zeit – Referenzgruppe: PolitikerInnen") +
theme_bw()
ggarrange(plot1, plot2, plot3, plot4, ncol = 2, nrow = 2, common.legend=T, legend="none")
# ggplotly(plot1)
################################################################################
# ref_politikerBER_datumParteiUser <- politikerBerlin %>%
# group_by(dateTime, partei, user) %>%
# reframe(.by = c(dateTime, partei, user), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
# mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
# mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
# mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
# mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
# mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
# mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
# mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
# mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
# mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
# mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
# mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
# mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
# mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
# mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
# mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
# mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
# mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
# mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
# mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
# mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
# mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
# mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
# mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
# mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
# mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
# mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
# mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
# mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
# mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
# mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
# mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
# mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
# #partei = partei,
# #user = user,
# follower = followerAmount,
# einzug = einzug,
# replies = replies,
# retweets = retweets,
# likes = likes,
# bundesland = bundesland)
# save(ref_politikerBER_datumParteiUser, file = "zwischenspeicherung/polBER_datumParteiUser_reframed.RData")
# save(ref_politikerBER_datumPartei, file = "zwischenspeicherung/polBER_datumPartei_reframed.RData")
politikerBerlin %>% freq(ukraineAllgemein)
testing <- ref_politikerBER_datumPartei %>% ggplot() +
geom_line(aes(dateTime, mentionsUkraineAllgemein, colour = "ukraine")) +
geom_point(aes(dateTime, mentionsUkraineAllgemein, colour = "ukraine")) +
geom_line(aes(dateTime, mentionsCovidVirus, colour = "covid"), na.rm = T) +
geom_point(aes(dateTime, mentionsCovidVirus, colour = "covid"), na.rm = T) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
# facet_wrap2(~partei, scales = "fixed", axes = T, remove_labels = F) +
scale_colour_manual(name="Themen", values = colours) +
# scale_fill_manual(name="Themen", values = colours) +
ggtitle(label = "Beobachtungen zu den allgemeinen Themen Covid und Ukraine über die Zeit",
subtitle = "Nach Parteien gruppiert und für jeweilige Themen eingefärbt") +
xlab("") +
ylab("Nachgewiesene Erwähnungen pro Topic") +
theme_bw()
testing
ggplotly(testing)
################################################################################
ref_politikerALLE_datumParteiUserBundesland <- allePolitiker %>% group_by(dateTime, partei, user, bundesland) %>%
reframe(.by = c(dateTime, partei, user, bundesland), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)
save(ref_politikerALLE_datumParteiUser, file = "zwischenspeicherung/polALLE_datumParteiUser_reframed.RData")
save(ref_politikerALLE_datumPartei, file = "zwischenspeicherung/polALLE_datumPartei_reframed.RData")
ref_politikerALLE_datumPartei %>% ggplot(aes(dateTime, mentionsCovidMaßnahmen)) +
geom_line() +
facet_wrap2(~partei, axes=T, scales="fixed") +
theme_bw()
################################################################################
# test1 => am beispiel der politiker berlins für erwähnungen des atomkraftdiskurses zur energiesicherheit
## erstellung eines arealgraphen für kompletten zeitstrang mit einfärbung nach partei
## ziel: ablesbarkeit des "ringens" der parteien um ein thema
test <- reframingPolitiker_berlin %>% ggplot(aes(date, mentionsEnergieAtomkraftdiskurs)) +
geom_area(mapping = aes(fill=partei), position = "fill", na.rm = T) +
scale_fill_discrete(type = parteifarben, guide = guide_legend(title = "Partei", title.theme = element_text(face = "bold"))) +
xlab("") +
ylab("Erwähnungen ukraineAllgemein") +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
theme_classic()
test
# ggplotly(test)
################################################################################
# test2 => am beispiel der politiker berlins für erwähnungen des ukrainekriegs und der bewaffnung der ukraine
## erstellung eines liniengraphen, abhängig je nach partei, mit abhebung der jeweiligen nutzer
janitor::tabyl(reframingPolitiker_berlin, partei, mentionsUkraineBewaffnung)
janitor::tabyl(politikerBerlin, partei, ukraineBewaffnung)
test2 <- reframingPolitiker_berlin %>% ggplot(aes(date, mentionsUkraineBewaffnung)) +
geom_col(aes(fill=user, colour=partei), position="identity", width = 1) +
facet_wrap2(~partei, axes = T, scales="fixed") +
scale_colour_discrete(type = parteifarben, guide = guide_legend(title = "NutzerIn", title.theme = element_text(face = "bold"))) +
xlab("") +
ylab("Erwähnungen ukraineAllgemein") +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
theme_classic()
test2
ggplotly(test2)
################################################################################
# test3 => berliner politiker, erwähnungen des coronavirus im allgemeinen
## erstellung eines liniengraphen
## facetten nach parteien gliedern
test3 <- reframingPolitiker_berlin %>% ggplot(aes(date, mentionsCovidVirus)) +
geom_line(mapping = aes(colour=partei)) +
facet_wrap2(~partei, axes=T, scale="fixed") +
scale_colour_discrete(type = parteifarben, guide = guide_legend(title = "Partei", title.theme = element_text(face = "bold"))) +
xlab("") +
ylab("Erwähnungen ukraineAllgemein") +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
theme_classic()
test3
ggplotly(test3)
################################################################################
# test4 => prüfung der mentions von politikNational in medien vs. politikerdaten
alleMedien %>% group_by(dateTime, partei, user, bundesland) %>%
reframe(.by = c(dateTime, partei, user, bundesland), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)
allePolitiker %>% group_by(dateTime, partei, user, bundesland) %>%
reframe(.by = c(dateTime, partei, user, bundesland), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)