Text Mining in den Sozialwissenschaften (eBook)

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.

Vorwort 5
Inhalt 7
Einleitung Text Mining in den Sozialwissenschaften Grundlagen und Anwendungen zwischenqualitativer und quantitativer Diskursanalyse 10
1 Computergestützte Textanalysen zwischen Qualität und Quantität 10
2 Qualitative Sozialforschung trifft Text Mining 14
2.1 Das „ePol“-Projekt 14
2.2 Daten 16
2.3 Analyseinfrastruktur 17
3 Aufbau des Bandes 18
Literatur 22
Teil 1 Grundlagen 23
Blended Reading Theoretische und praktische Dimensionen derAnalyse von Text und sozialer Wirklichkeit imZeitalter der Digitalisierung 24
1 Textanalyse und sozialwissenschaftliche Erkenntnis 25
2 Text und soziale Wirklichkeit in hermeneutischer und wissenssoziologischer Perspektive vor und nach dem linguistic turn 28
2.1 Inkongruente Perspektiven: Distanzierungen der Wissenssoziologie 30
2.2 Perspektivische Konvergenz und theoretische Kompatibilität in vier Ansätzen: ‚Diskurs‘ und ‚Semantik‘ 38
3 Text und soziale Wirklichkeit im Zeitalter von Big Data 46
3.1 Das Dreiecksverhältnis von Interpret, Textdaten und Analyseverfahren 46
3.2 Blended reading als modularer Analyseprozess 50
4 Ein Weg zur Integration von Hermeneutik und Textstatistik im Zeitalter von Big Data 61
Literatur 63
Analyse qualitativer Daten mit dem „Leipzig Corpus Miner“ 69
1 Einleitung 70
2 Technische Infrastruktur 71
2.1 Komponenten 72
2.2 Computerlinguistische Vorverarbeitung 73
3 Analysekapazitäten 78
3.1 Dokument-Suche 79
3.2 Facettierte Suche 80
3.3 Frequenzanalyse 82
3.4 Kookkurrenzanalyse 82
3.5 Topic-Modelle 84
3.6 Term Extraktion/KWIC 85
3.7 Manuelle Annotation 86
3.8 Automatische Klassifi kation 87
4 Methodische Integration 89
4.1 Analyseworkflows 90
4.2 Ergebnisdarstellung 91
5 Zusammenfassung 92
Literatur 93
Methoden, Qualitätssicherung und Forschungsdesign Diskurs- und Inhaltsanalyse zwischenSozialwissenschaften und automatischerSprachverarbeitung 95
1 Das Potenzial von Text Mining für die computergestützte Inhaltsanalyse 96
2 Forschungsdesign und Methodenkombination 99
3 Analysestrategie und Qualitätssicherung 102
3.1 Quantitative Verfahren und Methoden 103
3.2 Qualitative Verfahren und Methoden 108
3.3 Deduktive und hypothesentestende Anwendungen 111
3.4 Induktive und explorative Anwendungen 116
4 Zusammenfassung 119
Literatur 120
Die Anwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaften Ein Überblick zum aktuellen Stand der Methode 123
1 Text Mining in den Sozialwissenschaften – Eine Annäherung 124
2 Befunde zur Anwendung von Text Mining 125
2.1 Zur Tradition der Anwendung von Text Mining 126
2.2 Zeitgenössische Anwendungen von Text Mining 128
3 Optionen zur Kategorisierung 133
3.1 Fachlicher Bezug in den Sozialwissenschaften 133
3.2 Komplexität der angewandten Verfahren 135
3.3 Charakter existenter Publikationen 136
4 Fazit und Ausblick 137
4.1 Fazit 137
4.2 Ausblick 138
Literatur & Onlinepräsenzen
Teil 2 Fallstudien 143
Der Folterdiskurs in den deutschen Printmedien 144
1 Einleitung 145
2 Der Folterbegriff im medialen Diskurs 147
2.1 Quantitative Veränderungen 147
2.2 Kookkurrenzen 149
2.3 Peaks und ihre Relevanz 152
2.5 Wortschöpfungen in der Folterdebatte 163
3 Schlussbetrachtung 167
Literatur 169
Verwendete Zeitungsartikel 169
Sicherheit und Freiheit Mediale Wert-Diskurse im Angesicht terroristischerBedrohung 172
1 Sicherheit und Freiheit – Eine Werte-Diskussion 173
2 Methodik und Analyseprobleme 176
3 Frequenzanalyse 178
3.1 Terrorismus als Bedrohung für die deutsche Gesellschaft? 179
3.2 Die Prävention: Ein Kampf für Freiheit und Sicherheit? 183
3.3 Zwischenfazit 184
4 Die Beziehung von Freiheit und Sicherheit – Kookkurrenzanalyse 184
4.1 Sicherheit und Freiheit vor dem 11. September 185
4.2 9/11 als Wendepunkt? 189
4.3 Zwischenfazit 194
4.4 Sicherheit und Freiheit bis 2012 194
5 Synthese der Analyseergebnisse 197
Literatur 198
Verwendete Zeitungsartikel 198
Tolerant, liberal, populistisch? Eine digitale Analyse des Niederlandebildes inbundesdeutschen Tageszeitungen im Wandelder Zeit 200
1 Einleitung 201
1.1 Neue Fragen 203
1.2 Methode 204
1.3 Die ‚digitale Wende‘ in der Geschichtsschreibung 206
2 Die Niederlande als Partner 209
2.1 Einleitung 209
2.2 Suchanfrage ‚Niederlande‘ 210
2.3 Themen und Rubriken 211
2.4 Niederlande oder Benelux? 214
3 Die Niederlande als Vorbild (gidsland) 215
3.1 Einleitung 215
3.2 Zeitverlauf des ‚Modell Niederlande‘ 217
3.3 Assoziationen zum ‚Modell Niederlande‘ 219
3.4 Ende des ‚Modell Niederlande‘: Populismus 224
3 Fazit 228
Literatur 229
Ungleichheitsdeutungen im medialen Bildungsdiskurs Eine Analyse des PISA-Diskurses in Deutschland 232
1 Akzeptanz von sozialer Ungleichheit 233
2 Bildungsungleichheiten im Schulsystem und die Rolle der öffentlichen Medien 235
3 Methodisches Vorgehen 236
3.1 Auswahl des Untersuchungsgegenstandes 236
3.2 Festlegungen der Untersuchungszeiträume 237
3.3 Auswahl der Untersuchungsmethode 238
4 Analyse des politischen Bildungsdiskurses zu PISA 240
5 Deutungsmuster von sozialer Ungleichheit im PISA-Diskurs 254
6 Schlussfolgerungen: Welche Folgen haben die in den Zeitungen aufgegriffenen Deutungsmuster von sozialen Bildungsungleichheiten 256
Literatur 257
Verwendete Zeitungsartikel 259
Verwissenschaftlichung der Politik? Eine Analyse massenmedialer Darstellungskontextepolitischen Entscheidens (1946–2011) 261
1 Einleitung: Postdemokratische Wissensgesellschaft? 262
2 Diskussionen um die „Wissensgesellschaft“ 263
2.1 Ansätze einer akademischen Verwissenschaftlichung 265
2.2 Die zunehmende Bedeutung von Expertise und Beratung 265
2.3 Der Aufstieg quantifizierten und präzisen Wissens 266
3 Daten und Methode 267
3.1 Die Konstruktion des Analyse- und Quellkorpus 267
3.2 Die Konstruktion der Suchstrings 268
3.3 Die Analyse wissenschaftlicher Verweise und die Auswahl der Fallstudien 268
4 Analyse 269
4.1 Die drei Dimensionen der Verwissenschaftlichung 269
4.2 Verwissenschaftlichung politischer Entscheidungen zwischen 1946–2011 271
4.3 Die Fallstudien 274
5 Diskussion und Zusammenfassung 280
Literatur 283
7 Anhang 284
7.1 Suchstrings 284
7.2 Dimensionen verwissenschaftlichter Darstellung 285
7.3 Abbildungen 3–11 286
Internationale Organisationen in der deutschen Öffentlichkeit Ein Text Mining-Ansatz 293
1 Einführung 294
2 Die Politisierung internationaler Organisationen 296
3 Empirische Strategie 300
4 Die Sichtbarkeit internationaler Organisationen in der deutschen Presse 304
5 NRO in deutschen Pressediskursen über internationale Organisationen 310
6 Zusammenfassung und Diskussion 315
Literatur 316
Netzpolitik in statu nascendi Eine Annäherung an Wegmarken derPolitikfeldgenese 319
1 Netzpolitik als entstehendes Politikfeld 320
2 Feldtheorie und Bedingungen entstehender Politikfelder 321
3 Herangehensweise an die empirische Analyse 326
4 ‚Netzpolitische‘ Kerngegenstände 329
4.1 Kernthemen des politischen Diskurses um das Internet 330
4.2 Zwiebelmodell „netzpolitischer“ Themen 333
5 „Netzpolitik“ als feldbezeichnender Begriff 334
5.1 Formierung des Begriffes 335
5.2 Der Zusammenhang zwischen den Kernthemen und dem Begriff ‚Netzpolitik‘ 338
6 Zusammenfassender Befund 340
Literatur 342
Anhang: Politisierungsgrad der 27 vorselektierten Themen 345
Die Rückkehr der Religion in die politische Öff entlichkeit? Eine computerlinguistische Exploration derdeutschen Presse von 1946 –2012 347
1 Eine postsäkulare Wende im Westen? 348
2 Die Rückkehr der Religion in die politische Öffentlichkeit 350
3 Die Präsenz der Religion in der deutschen Presse 353
3.1 Wordcounts zu Religionsbegriff en – einen Überblick über das Textmaterial gewinnen 354
3.2 Topic-Modelle – Die Thematisierung von Religion im Kontext 358
3.3 Inhaltsanalyse und Machine Learning – Diskurse über Religion 362
4 Fazit 368
Literatur 370
Die drei Welten des Gerechtigkeitsjournalismus? Text Mining in FAZ, taz und SZ zu sozialerGerechtigkeit und Ungleichheit 372
1 Einleitung 373
2 Fragestellung und Literaturüberblick 374
3 Daten und Methoden 376
4 Analyse 378
4.1 Frequenzanalysen der drei Themenbereiche sozialer Gerechtigkeit und Ungleichheit 378
4.2 Kookkurrenzen zur Identifizierung von Themenkontexten 385
5 Fazit 393
Literatur 395
Teil 3 Fazit und Ausblick 397
Text Mining für die Analyse qualitativer Daten Auf dem Weg zu einer Best Practice? 398
1 Methoden und Analysestrategien im Überblick 400
2 Auswertung, Visualisierung und Dokumentation 404
3 Ein Metaframework für komplexe Analyseworkflows 408
4 Methodologische Anschlussfähigkeit 414
5 Ausblick 417
Literatur 419
Autorinnen und Autoren 421