Kookkurrenzanalyse

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Im Sinne des Blended-Reading-Ansatzes (Lemke/Stulpe 2015), der Text Mining als eine modulare Kombination verschiedener Lese- und Verfahrensebenen begreift (vgl. Lemke 2014: 5) ist die Kookkurrenzanalyse eine sekundäre Operationen des Text Mining. Denn jenseits der Zählung und Auswertung einfacher Wortfrequenzen zeigen die netzwerkartigen Visualisierungen von Kookkurrenzen die Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens mehrerer Worte in einer Dokumentenkollektion. Zwei Analyseleistungen stehen dabei im Vordergrund:

  1. Ausgehend von einem Suchbegriff, der als Ausgangspunkt für den Kookkurrenzgraphen dient, wird durch die Analysealgorithmen ein semantisches Netz berechnet, das es erlaubt, den Verwendungskontext eines Wortes zu bestimmen. So kann also nicht nur festgestellt werden, ob ein Wort zu einem bestimmten Zeitpunkt auftritt, oder nicht; wenn ein Wort auftritt, dann kann gleichsam gezeigt werden, welche anderen Worte häufig im Zusammenhang mit diesem Wort auftreten, so dass Rückschlüsse auf inhaltliche Spezifikationen der im Zusammenhang mit diesem Wort getätigten Aussagen gezogen werden können.
  2. Betrachtet man – bezogen auf ein Suchwort – mehrere Kookkurrenzen in Zeitscheiben nacheinander, dann ermöglichen Kookkurrenzgraphen auch die Feststellung eines Wandels des Verwendungskontextes eines Wortes. Subkorpora zu einem Suchbegriff oder Konzept, die etwa in Fünfjahresabschnitte eingeteilt werden, werden separat algorithmisch analysiert. Die daraus resultierenden Visualisierungen in Form von Graphen können dann – insofern sie die gleichen Grundeinstellungen aufweisen – miteinander vergleichen werden.
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