Verkehr und Wohnen: zwei Themen, eine nachvollziehbare Auswahl

Mit einer Frage zum Bahnhof beginnen

Wie verbinden die verfügbaren Texte aus urbanplanning die Erreichbarkeit eines Bahnhofs mit dem Wohnen in seiner Nähe? Für Community-Analysten ist das ein konkreter Ausgangspunkt. Subreddit Data erschließt ein unabhängiges historisches Reddit-Archiv. Der Dienst ist weder ein offizielles Reddit-Angebot noch ein Live-Datenstrom. Das Ergebnis der Arbeit sind gelesene Beispiele mit nachvollziehbarer Auswahl, keine Rangliste der Interessen aller Mitglieder.

Der Einstieg lautet https://api.subredditdata.com/v1/search?q=transit&subreddit=urbanplanning&limit=3. q bestimmt den Suchtext, subreddit die Community und limit höchstens drei Datensätze. Die Beispielanfrage behauptet nicht, dass drei passende Texte vorhanden sind. Lesen Sie die tatsächliche Antwort, bevor Sie eine weitere Seite oder eine Suche nach housing planen.

Erst die Art der Texte festlegen

Ein Beitrag kann einen Plan vorstellen, ein Kommentar nur einen Einwand dazu beantworten. Entscheiden Sie sich für Beiträge, Kommentare oder eine bewusst gemischte Auswahl. kind=post und kind=comment können diese Entscheidung eingrenzen. Behalten Sie dieselbe Einstellung für beide Themen bei. In einer lokalen Tabelle stehen Suchtext, Zeitfenster, Typ, gelesene Seiten und Ergebnis; auch ausgelassene Filter gehören dazu.

q durchsucht title und text. Mehrere analysierte Wörter werden innerhalb eines passenden Feldes mit AND verknüpft. Alle Wörter müssen nicht in beiden Feldern vorkommen. Eine exakte Wortfolge ist damit nicht garantiert. Ein anderer Wortschatz wählt andere Texte aus; weniger Treffer beweisen deshalb kein geringeres Interesse am Thema.

Gemeinsame Texte als Überschneidung behandeln

Ein Text über Wohnungen am Bahnhof kann in beiden Suchergebnissen auftauchen. Bewahren Sie eine lokale Referenz auf und vergeben Sie zwei Themenmarkierungen. Zählen Sie ihn nicht als zwei Personen. Trennen Sie den empfangenen Text, Ihre Einordnung und deren Begründung. Themenanteile, Stimmungswerte oder demografische Profile berechnet diese API nicht.

Eine hilfreiche Notiz nennt deshalb nicht nur das Thema, sondern auch die konkrete Planungsfrage: Wird ein Weg beschrieben, eine Bebauung vorgeschlagen oder eine Auswirkung auf das Quartier vermutet? Halten Sie diese Lesarten auseinander. Falls der Ausschnitt keine Entscheidung erlaubt, bleibt die Zuordnung offen. Auch eine begründete offene Frage ist ein brauchbares Ergebnis für die nächste gemeinsame Lektüre.

Die Datensätze sind flach. Vorhandene parent_id- oder link_id-Felder erlauben eine optionale lokale Gruppierung, garantieren aber kein vollständiges Gespräch. Halten Sie unbekannten Kontext fest. from und to verwenden YYYY-MM-DD in UTC; to umfasst den ganzen Tag. Die Reihenfolge _doc ist weder chronologisch noch nach Relevanz oder Punktestand sortiert. min_score setzt lediglich eine Untergrenze.

Die nächste Anfrage begründen

Pro Anfrage sind höchstens 100 Datensätze und pro Suche höchstens 100 Seiten möglich. Gleich viele gelesene Seiten bedeuten gleichen Aufwand, nicht gleiche Archivabdeckung. Nach transit können Sie housing suchen, eine weitere Seite lesen oder gespeicherte Texte erneut prüfen. Jeder erfolgreiche Abruf kostet auch bei leerer Antwort einen Credit; lokales Lesen erzeugt keinen Aufruf. Die Schlüsselseite erklärt den Zugang, der Leitfaden entwickelt die Vergleichstabelle.