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Foto: Matthias Friel

Treating Words in Political Texts as Data: A Brief Introduction to Text-Mining in R - Einzelansicht

Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 423211
SWS 2 Semester SoSe 2022
Einrichtung Sozialwissenschaften   Sprache englisch
Belegungsfrist 01.04.2022 - 10.05.2022

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Seminar Fr 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 29.04.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 06.05.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 13.05.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 20.05.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 27.05.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 03.06.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 18:00 Einzeltermin am 10.06.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 17.06.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
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Seminar Fr 14:00 bis 16:00 Einzeltermin am 24.06.2022 3.07.1.44 Dr. phil. Umansky   20
Kommentar

Treating words as data is becoming a popular approach to analysing text documents in the social sciences. The main goal of this seminar is to provide students with the basics for understanding the possibilities and pitfalls of automated content analysis with R. Starting with a brief overview of text-as-data methods, this seminar delves into specific text mining techniques, including algorithms for supervised and unsupervised ideological scaling. The course includes theoretical sessions introducing and discussing conceptual frameworks as described in the reading material, as well as hands-on instruction in the application of key pre-processing and text-mining methods. Proficiency in R is not a prerequisite for participation in this seminar, although basic knowledge may be helpful.

Literatur
  • Grolemund, G., and Wickham, H. (2016). R for Data Science. O'Reilly Media, Inc.
  • Silge, J., and Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A Tidy Approach. O'Reilly Media, Inc.

 

Voraussetzungen

Der Abschluss des Moduls Methoden der empirischen Sozialforschung (M.PM.SOZ1) wird dringend empfohlen.

Leistungsnachweis

Prüfungsnebenleistungen: home assignments and presentation

 

Modulabschlussprüfung: seminar paper

Anmelde- und Rücktrittsfrist in PULS für die Modulabschlussprüfung: 19.04. - 12.08.2022

Achtung! Bitte wählen Sie bei der Anmeldung zur Modulprüfung für dieses Seminar Prof. Kohler als Prüfer in PULS aus!

Lerninhalte

Die Studierenden

- können inhaltliche Fragestellungen selbständig mit den Methoden der empirischen Sozialforschung beantworten

- können veröffentlichte empirische Studien mit anderen Daten replizieren.

- beherrschen mindestens ein spezielles Datenanalyseverfahren.

- kennen fortgeschrittene Methoden der empirischen Sozialforschung für ein inhaltliches Spezialgebiet der Soziologie.

- können die methodische Qualität veröffentlichter Studien beurteilen.

- können spezifische Forschungsfragen zu einem bestimmten Problem entwickeln und in ein entsprechendes Forschungsdesign umsetzen.

- besitzen die Fähigkeit, eine Forschungsfrage unter Rückgriff auf wissenschaftliche Methoden selbständig zu bearbeiten und die gewonnenen Forschungsergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form zu präsentieren.

- sind in der Lage, Informationen zu recherchieren und Forschungsmethoden gezielt einzusetzen.

- können in Diskussionen Argumentationstechniken und -methoden sicher anwenden und ihre Standpunkte verteidigen.

- sind in der Lage, einen gut gegliederten, rhetorisch überzeugenden und adressatengerechten Vortrag zu einer wissenschaftlichen Fragestellung zu halten.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: SoSe 2024