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26.04.2017 | Schwerpunkt | Ausgabe 4/2017

HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 4/2017

Text Mining für Online-Partizipationsverfahren: Die Notwendigkeit einer maschinell unterstützten Auswertung

Zeitschrift:
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik > Ausgabe 4/2017
Autoren:
Matthias Liebeck, Katharina Esau, Stefan Conrad

Zusammenfassung

Online-Partizipationsverfahren werden in den letzten Jahren vermehrt von Städten und Gemeinden eingesetzt, um ihre Bürger in politische Entscheidungsprozesse einzubeziehen. Der vorliegende Beitrag beginnt mit einer Kategorisierung von Online-Partizipationsverfahren im politischen Kontext in Deutschland und fokussiert auf das Beteiligungsprojekt Tempelhofer Feld in Berlin. Dazu werden die Probleme einer manuellen Auswertung und die Notwendigkeit einer maschinell unterstützten Auswertung von Textbeiträgen aus Partizipationsverfahren beschrieben.
Im Beitrag wird auf die Probleme und Lösungsmöglichkeiten in den drei Analysebereichen Argument Mining, Themenextraktion und Erkennung von Emotionen eingegangen. Für den Bereich Argument Mining wird ein geeignetes dreiteiliges Argumentationsmodell, welches auf das Online-Partizipationsverfahren Tempelhofer Feld der Stadt Berlin angewendet wird, diskutiert. Zudem wird der Einsatz von word embeddings als Features für eine Support Vector Machine zur automatisierten Klassifikation von Argumentationskomponenten evaluiert. Anschließend wird ein Einblick in das Aufgabengebiet der Themenextraktion, dessen Ziel die Erstellung eines groben Überblicks über die diskutierten Themen eines Online-Partizipationsverfahrens ist, gegeben und die Ergebnisse zweier Verfahren werden diskutiert. Danach erfolgt eine Diskussion über die Einsatzmöglichkeiten einer automatisierten Emotionserkennung im Kontext von Online-Partizipationsverfahren.

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