Text Mining für die Analyse qualitativer Daten

Auf dem Weg zu einer Best Practice?
Chapter

Zusammenfassung

Der Beitrag fasst die Ergebnisse der Fallstudien aus Teil II des Bandes zusammen. Dabei wird deutlich, dass der Einsatz von Text Mining in der qualitativen Sozialforschung die Chance bietet, die Opposition von Qualität und Quantität in Fällen der Verfügbarkeit großer Datenmengen in produktiver Weise aufzulösen. Sollen jenseits rein datengetriebener Auswertungen komplexe, theoriegeleitete Fragestellungen bearbeitet werden, können Text Mining-gestützte Analysen Antworten nicht einfach ‚auf Knopfdruck‘ liefern. Stattdessen gilt es, in Analyseworkflows von unterschiedlicher Komplexität manuelle und automatische Auswertungsschritte miteinander zu kombinieren und in methodisch kontrollierte und evaluierbare Abläufe einzubetten. Zur Integration von Text Mining-Verfahren mit etablierten Methoden der qualitativen Datenanalyse skizziert der Beitrag mögliche Abläufe in einem Metaframework. Dabei werden notwendige Schritte zur Einigung auf methodische Standards zur Etablierung einer Best Practice in der empirischen Sozialforschung identifizierbar.

Abstract

The paper summarizes the results of the case studies presented in Part II of this volume. As can be seen, the use of text mining in qualitative social research provides an opportunity to dissolve the opposition of quality and quantity in a productive manner, when large amounts of data are available. To this end, the main objective consists in establishing workflows for analyses of varying complexity, combining and embedding them in evaluable processes. However, the analysis of qualitative data based on text mining is still far from delivering answers to complex questions simply at the push of a button.

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Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2016

Authors and Affiliations

  1. 1.Institut für InformatikUniversität LeipzigLeipzigDeutschland
  2. 2.Universität der Bundeswehr HamburgHelmut-Schmidt-UniversitätHamburgDeutschland

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