Text Mining in den Sozialwissenschaften

Sammelband Veröffentlicht

Die Analyse von Sprache ermöglicht Rückschlüsse auf Gesellschaft und Politik. Im Zeitalter digitaler Massenmedien liegt Sprache als maschinenlesbarer Text in einer Menge vor, die ohne Hilfsmittel nicht mehr angemessen zu bewältigen ist. Die maschinelle Auswertung von Textdaten kann in den Sozialwissenschaften, die Text bislang in der Regel qualitativ und weniger quantitativ, also sprachstatistisch, analysieren, wertvolle neue Erkenntnisse liefern. Vor diesem Hintergrund führt der Band in die Verwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaften ein. Anhand exemplarischer Analysen eines Korpus von 3,5 Millionen Zeitungsartikeln zeigt er für konkrete Forschungsfragen, wie Text Mining angewandt werden kann.

Cover Text Mining in den Sozialwissenschaften

Lemke, Matthias / Wiedemann, Gregor (Hg.): Text Mining in den Sozialwissenschaften. Grundlagen und Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse. Wiesbaden: Springer VS.

Zeitschrift für germanistische Linguisitk

Zwei Aufsätze zu digital Humanities

Zwei neue Aufsätze sind nun in der Zeitschrift für germanistische Linguistik erschienen, die Themenbereiche rund um unser Projekt behandeln. Dabei handelt es sich erstens um einen Aufsatz von Matthias Lemke und Alexander Stulpe mit dem Titel: „Text und soziale Wirklichkeit“, welcher beispielhaft blended reading an der Verwendung des Begriffs der sozialen Marktwirtschaft demonstriert. Der zweite Artikel von Gary S. Schaal, Roxana Kath und Sebastians Dumm mit dem Titel „New Visuale Hermeneutics“ skizziert die Anforderungen an eine Methodologie der digital Humanities und unterbreitet ein erstes methodologisches Grundverständnis.

Zeitschrift für germanisitische Linguisitk

Zeitschrift für germanisitische Linguisitk, Band 43, Heft 1 (März 2015)

 

 

Content Analysis between Quality and Quantity

Neuerscheinung in Datenbank-Spektrum (ISSN 1618-2162).

Der Beitrag “Content Analysis between Quality and Quantity” (DOI 10.1007/s13222-014-0174-x) ist jetzt online first in der Zeitschrift Datenbank-Spektrum erschienen. Der Text von Matthias Lemke, Andreas Niekler, Gary S. Schaal und Gregor Wiedemann kann ab sofort über Springerlink eingesehen werden.

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.

Jahreswechsel

Danke!

Das ePol-Team wünscht allen Kolleginnen und Kollegen, allen Freundinnen und Freunden und allen, die sonst zum Gelingen unseres gemeinsamen Vorhabens beigetragen haben, einen geruhsamen Jahreswechsel und einen guten Start ins neue Jahr.