Text Mining durch die politikwissenschaftliche Brille
Neue Ansätze für eine sozialwissenschaftliche Erschließung von Big Text Data
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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 einordne...
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 politikwissenschaftlicheNutzung zur Analyse zweier Textkorpora illustriert er zudem die Vorzüge eines in einem interdisziplinären Umfeld entstandenen Text-Mining-Verfahrens.
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