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2024 | Buch

Text Mining durch die politikwissenschaftliche Brille

Neue Ansätze für eine sozialwissenschaftliche Erschließung von Big Text Data

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Über dieses Buch

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) sozialwissenschaftlich erschließen? Mit einer politikwissenschaftlichen Schwerpunktsetzung und im Kontext von Text Mining schlägt Simon Odrowski in diesem Band mehrere miteinander verbundene theoretische wie praktische Brücken zwischen sozialwissenschaftlichen Methoden einerseits und KI-Verfahren andererseits. Hierfür stellt er ein aus der Heterogenität der sozialwissenschaftlichen Methodenlehre heraus entwickeltes Reflexionsschema vor, mit dem sich Text-Mining-Verfahren sozialwissenschaftlich differenziert beschreiben, diskutieren und einordnen lassen. Den Nutzen des Schemas als praktisches Werkzeug für Sozialwissenschaftler veranschaulicht er durch dessen paradigmatische Anwendung auf ein neuartiges Verfahren des Text Mining: „TeCo“. Das unter sozialwissenschaftlicher Begleitung des Autors am DLR entwickelte Topic-Modeling-Verfahren TeCo dient der Identifikation von Themen in großen Textmengen. Durch dessen politikwissenschaftliche Nutzung zur Analyse zweier Textkorpora illustriert er zudem die Vorzüge eines in einem interdisziplinären Umfeld entstandenen Text-Mining-Verfahrens.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einführung: Der politologische Werkzeugkasten im Zeitalter von Big Data
Zusammenfassung
Kapitel 1 führt in die Motivation des Buches ein, Beiträge zur sozialwissenschaftlichen Erschließung von Text Mining zu liefern, gibt einen Überblick über die Literatur zur sozialwissenschaftlichen Reflexion und Potenzialerschließung von Text Mining und stellt Ziel sowie Aufbau der Arbeit vor.
Simon Odrowski
Kapitel 2. Ein sozialwissenschaftliches Reflexionsschema für Text-Mining-Verfahren
Zusammenfassung
Kapitel 2 präsentiert ein Schema zur sozialwissenschaftlichen Reflexion von Text-Mining-Verfahren. Dieses Reflexionsschema ist in der Heterogenität der sozialwissenschaftlichen Textanalysemethoden begründet und stellt insgesamt zwölf Kriterien zur Beschreibung, Diskussion und Einordnung von Text Mining bereit.
Simon Odrowski
Kapitel 3. Textkorpora
Zusammenfassung
Kapitel 3 stellt die Textkorpora vor, die im nächsten Kapitel für die politikwissenschaftliche Anwendung des Topic-Modeling-Verfahrens TeCo herangezogen werden. Dies sind einerseits journalistische Artikel des Internetportals der Tagesschau aus den Jahren 2020 und 2021 sowie andererseits außenpolitische Kleine Anfragen im Deutschen Bundestag aus den Jahren 2009 bis 2021.
Simon Odrowski
Kapitel 4. Term Community Detection
Zusammenfassung
Kapitel 4 bietet zunächst eine für Nicht-Informatiker aufbereitete Erläuterung des neuartigen Topic-Modeling-Verfahrens TeCo. Anschließend präsentiert das Kapitel eine umfassende politologische Anwendung von TeCo auf die beiden im vorherigen Kapitel vorgestellten Textkorpora: journalistische Artikel von tagesschau.de und außenpolitische Kleine Anfragen im Deutschen Bundestag.
Simon Odrowski
Kapitel 5. Anwendung des Reflexionsschemas
Zusammenfassung
Kapitel 5 wendet das in Kapitel 2 präsentierte Schema zur sozialwissenschaftlichen Reflexion von Text-Mining-Verfahren auf das im vorherigen Kapitel vorgestellte Topic-Modeling-Verfahren TeCo an. TeCo wird so mithilfe eines sozialwissenschaftlichen Begriffsapparats beschrieben, diskutiert und eingeordnet.
Simon Odrowski
Kapitel 6. Schlussbetrachtung
Zusammenfassung
Kapitel 6 fasst die Ergebnisse aus den vorangegangenen Kapiteln zusammen und bietet eine Diskussion sowie einen Ausblick auf mögliche daran anschließende Forschung.
Simon Odrowski
Backmatter
Metadaten
Titel
Text Mining durch die politikwissenschaftliche Brille
verfasst von
Simon Odrowski
Copyright-Jahr
2024
Electronic ISBN
978-3-658-46043-3
Print ISBN
978-3-658-46042-6
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-46043-3

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