Text Mining in den Sozialwissenschaften

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.
Der Inhalt
·        Grundlagen: Text und Soziale Wirklichkeit . Blended Reading . Text Mining-Anwendungen zur Analyse qualitativer Daten . Text Mining als Methode
·        Anwendungen: Neoliberalismus und der Wandel von Gerechtigkeitsdiskursen . Verwissenschaftlichung der Politik . Internationale Organisationen in der deutschen Öffentlichkeit . Rettungsfolter in der Demokratie
·        Perspektiven: Auf dem Weg zu einer Best Practice?
Die Zielgruppen
·        PolitikwissenschaftlerInnen
· ;       SozialwissenschaftlerInnen
·        LinguistInnen
Die Herausgeber
Dr. Matthias Lemke ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Politikwissenschaft, insbesondere Politische Theorie, der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg.
Gregor Wiedemann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung der Universität Leipzig.

Dr. Matthias Lemke ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Politikwissenschaft, insbesondere Politische Theorie, der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg.
Gregor Wiedemann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung der Universität Leipzig.