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Datenbank-Spektrum
Erschienen in: Datenbank-Spektrum 1/2015

01.03.2015 | Schwerpunktbeitrag

Content Analysis between Quality and Quantity

Fulfilling Blended-Reading Requirements for the Social Sciences with a Scalable Text Mining Infrastructure

verfasst von: Matthias Lemke, Andreas Niekler, Gary S. Schaal, Gregor Wiedemann, M.A.

Erschienen in: Datenbank-Spektrum | Ausgabe 1/2015

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Abstract

Social science research using Text Mining tools requires—due to the lack of a canonical heuristics in the digital humanities—a blended reading approach. Integrating quantitative and qualitative analyses of complex textual data progressively, blended reading brings up various requirements for the implementation of Text Mining infrastructures. The article presents the Leipzig Corpus Miner (LCM), developed in the joint research project ePol—Post-Democracy and Neoliberalism and responding to social science research requirements. The functionalities offered by the LCM may serve as best practice of processing data in accordance with blended reading.
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Fußnoten
1
http://​www.​epol-projekt.​de; for the heuristic interest articulated by the Political Science branch of the project, see Lemke and Schaal [16: 3–19].
 
4
Wiedemann et al. [27: pp. 101 ff].
 
6
Currently we are trying to optimize classification results, before we run final classifications for different sub collections. For now we achieve F1 = 0.613 and accuracy = 0.867 on our category of neoliberal argumentation (interrater reliability during manual annotation phase: Krippendorf’s alpha = 0.76).
 
Literatur
1.
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28.
Metadaten
Titel
Content Analysis between Quality and Quantity
Fulfilling Blended-Reading Requirements for the Social Sciences with a Scalable Text Mining Infrastructure
verfasst von
Matthias Lemke
Andreas Niekler
Gary S. Schaal
Gregor Wiedemann, M.A.
Publikationsdatum
01.03.2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Datenbank-Spektrum / Ausgabe 1/2015
Print ISSN: 1618-2162
Elektronische ISSN: 1610-1995
DOI
https://doi.org/10.1007/s13222-014-0174-x

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