URL: https://www.pontipix.de/datenbank_downloads/instaloc_clean.zip 

Hinweis (1): 

Die Datenbank ist gepackt 13GB und entpackt 41GB.

Sie umfasst nur einen Teil unseres Datenbestands und ich gab hier eine zufällig ausgewählte Datenmenge je erfassten Länder frei. Technisch wurde der Datenübertrag über einen Zufallsgenerator gelöst, wobei hier kein Themenschwerpunkt gesetzt wurde. 

Die Freigabe erfolgte unter der Bedingung: die Datenbank darf ausschließlich für Weiterbildung- u. Ausbildungszwecke genutzt werden und bei Publikation erwarte ich selbstverständlich eine Namensnennung inkl. Link auf https://www.pontipix.de/.

Hinweis (2):

Die Datenquelle ist Instagram via Instagram-API in der jeweils gültigen Fassung unter Beachtung der jeweils aktiven Richtlinien. 

Die DB-Tabelle beinhaltet folgende Spalten:

id, url, tags, likes, comments, erstellzeit, contentinfo, country, country_code, city, county, state_district, suburb, city_district, pub, cafe, hotel, college, town_hall, florist, arts_centre, public_building, hospital, sport_centre, swimming_pool, travel_agency, community_centre, playground, clinic, books, pedestrian, chemist, car_wash, fort, golf_course, theme_park, water, castle, picnic_site, pharmacy, fast_food, track, garden, locality, residental, adress29, wood, retail, town, industrial, cycleway, village, guest_house, artwork, bus_stop, bar, bakery, fuel, zoo, car, university, neigbourhood, viewpoint, bank, stadium, hairdresser, place_of_worship, beach, mall, school, memorial, attraction, supermarket, footway, restaurant, theatre, parking, clothes, hamlet, raceway, aerodome, library, museum, commercial, ruins, building, PLZ, road

#1 Abfragebeispiele -> Bezug auf Land / Stadt etc. 

select * from locations where country_code = ‚de‘; 

select * from locations where country_code = ‚de‘ and city = ‚Berlin‘; 

select * from locations where country_code = ‚de‘ and city = ‚München‘; 

select * from locations where country_code = ‚de‘ and state = ‚Sachsen‘; 

select distinct country_code from locations;

select distinct city from locations where country_code = ‚de‘;

#2 Abfagebeispiele -> Bezug auf Locationtypen

select * from locations where country_code = ‚de‘ and restaurant <> “; 

select * from locations where country_code = ‚fr‘ and restaurant <> “

select * from locations where country_code = ‚us‘ and school <> “; 

#3 Abfragebeispiele -> Bezug auf Inhalte

select * from locations where country_code = ‚de‘ and school <> “ and contentinfo like ‚%1 person%‘

select * from locations where country_code = ‚de‘ and contentinfo like ‚%1 person%‘

select distinct(contentinfo) from locations where country_code = ‚de‘;

select distinct(tags) from locations where country_code = ‚de‘ and city = ‚Leipzig‘;

Weitere Abfragevarianten ergeben sich aus der Tabellenstruktur, den Spalten und der konkreten Fragestellung. Denkbar sind Verbindungen zwischen Tags, Taggruppen, den Bildinhalten („Contentinfo“) und konkreten Ländern.