Extraktion relationaler Daten aus Texten

Daten für netzwerkanalytische Projekte können explizit oder implizit in natürlichsprachlichen, un- oder halbstrukturierten Texten enthalten sein. In dieser Situation ermöglichen Verfahren zur Relationsextraktion die Gewinnung oder Anreicherung von Netzwerkdaten. Die folgenden Beispiele verdeutlichen Einsatzgebiete für diese Familie von Methoden: Analysten aus Wirtschaft und Verwaltung entnehmen Berichten von und über Organisationen Angaben zu deren Zusammensetzung, Effizienz und Entwicklung (Corman et al. 2002; Krackhardt 1987). Kognitions- und Sozialwissenschaftler untersuchen auf der Grundlage von Interviews, wer welche Themen anspricht und wie in Verbindung setzt (Carley und Palmquist 1991; Collins und Loftus 1975). Journalisten und Analysten durchsuchen Meldungen und Archive nach Beteiligten, Gegenstand, Grund, Verlauf, Ort, Zeit, und Zusammenhängen von Ereignissen (Gerner et al. 1994; van Cuilenburg et al. 1986). Marktforscher analysieren Kundenbewertungen um herauszufinden, welche Marken und Produkte welche Empfindungen hinterlassen (Wiebe 2000). Internetforscher verfolgen die akteursbezogene Diffusion von Themen im Internet (Adar und Adamic 2005; Kleinberg 2003). Nutzer senden Suchmaschinen Anfragen, deren Beantwortung Informationen von mehr als einer Webseite bedarf (Berners-Lee et al. 2001; Brin 1999). All diesen Aufgaben ist gemeinsam, dass sie gelöst werden können, indem die jeweils relevanten Informationen (Knoten) und deren Verbindungen (Kanten) aus Texten herausgefunden, wiedergegeben und netzwerkanalytisch ausgewertet werden (McCallum 2005). In diesem Kapitel erläutern wir, unter welchen Bedingungen das Extrahieren relationaler Daten aus Texten sinnvoll ist, welche Verfahren dafür zur Verfügung stehen, und zeigen Grenzen und bislang ungelöste Probleme der Methodik auf.