Wir haben gerade drei wunderbare Sportwochen erlebt, als die Olympischen Spiele 2024 in Paris stattfanden. Millionen von Menschen verfolgten die Streams und feuerten ihre Favoriten an. Gleichzeitig sahen wir, wie bekannte Namen wieder alles gaben und die nächste Era statistischer Athleten heranwuchs.

Als neugieriger Datenwissenschaftler begann ich mich zu fragen, wie sich die kollektive Meinung dahinter entwickelt – welche Sportarten sind die beliebtesten und welche Sportler sind auf dem Vormarsch? Um dies mit Daten zu untermauern, beschloss ich, eine umfangreiche Datensammlung aus Wikipedia durchzuführen, die sowohl Wikipedia-Profile als auch Informationen zu Aufrufzahlen enthält, und dann die Popularität verschiedener Sportarten sowie Spitzensportler zu vergleichen. Nachfolgend finden Sie meine Ergebnisse und den gesamten Python-Code, der zur Reproduktion dieser Ergebnisse erforderlich ist.

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Besuchen wir zunächst die Wikipedia-Seite der Olympischen Sommerspiele 2024 und laden sie mithilfe der Requests-Bibliothek herunter. Dann verwende ich das BeautifulSoup-Paket, um Informationen aus dem HTML zu extrahieren – nämlich die Liste aller Sommersportarten und ihre Wiki-Website-Hyperlinks. Um die Sportarten zu extrahieren, folge ich zusätzlich meinem Handbuch…

Wussten Sie, dass der 4. August der Internationale Eulentag ist? Ich auch nicht, bis ich beim Stöbern in niedlichen Eulen-Memes darauf stieß Webseite. Als wir dann vor kurzem eine hübsche Eulenfamilie in unserem Garten fanden, dachte ich, ich würde sie auf Wikipedia nachschlagen – und warfare erstaunt, als ich sah, dass es 254 Eulenarten auf Wiki erfasstunsere bevorzugte kostenlose Open-Entry-Wissensquelle. Der einzig logische nächste Schritt warfare, dies in eine Datenvisualisierung umzuwandeln, um die internationale Eulenlandschaft besser zu verstehen.

Ich werde nämlich automatisch die vollständige Liste der Eulenarten und dann ihre Wikipedia-Profile herunterladen. Dann werde ich Textual content Matching und die NetworkX-Graphanalysebibliothek verwenden, um das Ähnlichkeitsnetzwerk der Eulenarten zu extrahieren, das ich dann visualisieren werde. Auf diese Weise erhalten wir eine visuelle Darstellung der Eulenarten, die es viel einfacher macht, die Beziehung zwischen verschiedenen Arten zu interpretieren.

Darüber hinaus ist das Thema „Eule“ hier zwar aktuell, die Methoden und Schritte lassen sich jedoch leicht auf jedes andere Thema übertragen, das wir behandeln möchten, und in ein Wissensdiagramm umwandeln, das auf der öffentlich verfügbaren Wikipedia-Datenbank basiert.

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