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Eine methodologische und empirische Studie zur Automatisierung der Inhaltsanalyse.

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Bereits seit einigen Jahren werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens für die Auswertung von digitalen Medieninhalten eingesetzt - unter anderem bei Suchmaschinen oder automatischen Übersetzungen. Was leisten diese Verfahren jedoch für die quantitative Inhaltsanalyse, wie sie in den Sozialwissenschaften angewandt wird? In diesem Buch werden die methodologischen und forschungspraktischen Besonderheiten der automatischen Inhaltsanalyse denen der klassischen manuellen Codierung gegenübergestellt. Anschließend werden die Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens im Vergleich zu anderen computergestützten Verfahren der Textanalyse diskutiert.
Praktisch wird das Potential dieses Ansatzes anhand einer umfangreichen Analyse von Online-Nachrichten evaluiert. In einer experimentellen Untersuchung stehen dabei einerseits die Klassifikationsqualität, andererseits die Effektivität des maschinellen Lernprozesses auf dem Prüfstand.

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Scharkow, Michael
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kommunikationswissenschaft der Universität Hohenheim.

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