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Text Mining durch die politikwissenschaftliche Brille

Neue Ansätze für eine sozialwissenschaftliche Erschließung von Big Text Data
de

Paru le : 2024-09-24

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 sozialwissenschaftlic...
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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 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.

À propos

Auteur
Simon Odrowski
Éditeur
Springer VS
Collection
Globale Gesellschaft und internationale Beziehungen
Parution
2024-09-24
Pages
272 pages
EAN papier
9783658460426

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Simon Odrowski

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9783658460433
Prix
66,05 €
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
27
Taille du fichier
14592 Ko
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EAN EPUB
9783658460433
Prix
66,05 €
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
27
Taille du fichier
45947 Ko
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