Am 30. Juni ist der Artikel „Leveraging Dynamic Heterogeneous Networks to Study Transnational Issue Publics. The Case of the European COVID-19 Discourse on Twitter“ in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Frontiers in Sociology erschienen. Der Methodenbeitrag bildet einen Teil des Themenschwerpunkts „Big Data and Machine Learning in Soiology“. Auf einem gleichnamigen Panel war das zugehörige Arbeitspapier bereits im August 2021 beim Jahreskongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie (kurz: DGS) präsentiert worden. Der vorgestellte Ansatz ist aus der interdisziplinären Arbeit im EPINetz-Projekt entstanden. „Für EPINetz arbeiten wir mit Heterogenen Informationsnetzwerken“, so der Leiter des Projektteams in Hildesheim, Prof. Dr. Wolf Schünemann. „Diese bilden nicht nur die Grundlage für viele Funktionalitäten auf unserer Plattform und sind damit nicht nur für verschiedene Anwendungskontexte in der Praxis politischer Bildung relevant, sondern sie können auch in der sozialwissenschaftlichen Forschung sinnvoll eingesetzt werden“, so Schünemann weiter. Der Artikel stellt den methodischen Ansatz vor und wendet ihn auf einen besonders umfangreichen internationalen Datensatz zur Covid19-bezogenen Twitter-Kommunikation über den Zeitverlauf der Pandemie an. Neben der Methodenpräsentation kann der Artikel so auch zeigen, wie transnational die Twitter-Kommunikation mit Bezug zur Pandemie über verschiedene Phasen (erste Welle, Zwischenperiode, zweite Welle) gewesen ist, welche Verbindungstypen wann dominant waren und wie sich die transnationale Anknüpfung zwischen den nationalen Nutzer:innengemeinschaften unterschieden hat. Im Ergebnis kann beobachtet werden, dass die Twitter-Kommunikation im Verlauf des ersten Pandemiejahres tendenziell transnationaler wurde. Harte politische Maßnahmen auf nationaler Ebene führten allerdings jeweils zu einer stärkeren nationalen Strukturierung der Kommunikationsströme. Das Papier ist open access verfügbar unter: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fsoc.2022.884640/full.