Qualitative Textanalyse mit Topic-Modellen

Name: Qualitative Textanalyse mit Topic-Modellen
Brand: Springer Nature
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Das Buch bietet eine Einfhrung in die qualitative Analyse von Texten fr Geistes- und Sozialwissenschaften mit Topic-Modellen. Topic-Modelle sind probabilistische Modelle, die auf verschiedene Texte angewendet werden, um die wichtigsten Themen und die damit korrelierten Begriffe zu extrahieren, die in diesen enthalten sind. Diese Themen bilden die wichtigsten semantischen Strukturen von Texten ab, die graphisch dargestellt werden knnen und in Bezug auf unterschiedliche Variablen untersucht werden knnen. Diese Einfhrung erklrt die mathematischen Grundlagen von Topic-Modellen, wie sie technisch eingesetzt werden, und wie sie sich von anderen qualitativen Verfahren in den Geistes- und Sozialwissenschaften unterscheiden. Anhand von Beispielen aus der Kunst, der politischen Bewegungen, der Soziologiegeschichte und der Medizin werden die einzelnen Schritte und Techniken illustriert, die benutzt werden, um solche Verfahren zu konzipieren und sie einzusetzen. Der Inhalt Topic-Modelle fr qualitative Textanalysen Durchfhrung von Topic-Modell-Analysen Interviews in zwei Sprachen. Ein Beispiel aus der Kunstsoziologie Postkarten. Topic-Modell-Analyse von dreien Texten Textsammlung. Ein Beispiel aus der Geschichte der Soziologie Semantische Indikatoren in quantitativen Umfragen. Ein Beispiel aus der Nanomedizin Die Autoren Prof. Dr. Christian Papilloud ist Professor fr Soziologie der Martin-Luther Universitt Halle-Wittenberg. PD Dr. Alexander Hinneburg ist Dozent am Fachbereich Informatik der Martin-Luther Universitt Halle-Wittenberg.

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