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Ansätze zur Automatisierung der Inhaltsanalyse

Schneeweiss, Paul (2012) Ansätze zur Automatisierung der Inhaltsanalyse.
Diplomarbeit, University of Vienna. Fakultät für Sozialwissenschaften
BetreuerIn: Hörl, Josef

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DOI: 10.25365/thesis.18877
URN: urn:nbn:at:at-ubw:1-30112.01318.440065-0

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Abstract in German

Die sozialwissenschaftliche Inhaltsanalyse bietet ein Bündel von erprobten Methoden zur Analyse von Kommunikationsinhalten. In dieser Arbeit werden einleitend die methodischen Vorzüge und Grenzen der Inhaltsanalyse erläutert, sowie ihre unterschiedlichen Typen beschrieben. Die Motivation der Arbeit besteht jedoch darin, die methodische Weiterentwicklung der Inhaltsanalyse, die durch Verfahren aus verschiedenen Disziplinen wie den Informationswissenschaften, der Statistik oder der Computerlinguistik unterstützt wird, aufzuzeigen. Ziel dieser Entwicklungen ist es, textuelle Inhalte automatisiert auszuwerten. In Anbetracht der immensen Mengen an Informationen und Meinungen, die praktisch ohne Zeitverzögerung über das Medium Internet ausgetauscht werden, würde eine automatisierte Inhaltsanalyse von Online- Inhalten ein enormes Potential für die Sozialwissenschaften bieten. Freilich ist eine Automatisierung mit großen Herausforderungen verbunden, die nur durch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und Kombination verschiedener Ansätze überwunden werden können. Kapitel 7 zeigt unterschiedliche Ansätze der automatisierten Inhaltsanalyse, deren Funktionsweise am Beispiel der Sentiment Analyse sowohl theoretisch, als auch im Rahmen empirischer Auswertungen erläutert wird. Ziel ist es dabei die grundsätzliche Funktionsweise der Methoden aufzuzeigen, anstatt komplexe Algorithmen mit Hilfe von Computerprogrammen zu entwickeln, die die Treffsicherheit der automatisierten Inhaltsanalyse optimieren. An Hand der praktischen Beispiele werden in einem abschließenden Kapitel Potentiale und Grenzen der automatisierten Inhaltsanalyse, sowie geeignete Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt.

Schlagwörter in Deutsch

Inhaltsanalyse / Automatisierung / Text Mining / Opinion Mining

Abstract in English

The sociological content analysis provides a set of proven methods for analysis of textual content. In the first chapter of this paper the methodological strengths and limitations of content analysis are described, as well as the different types of content analysis. The motivation of the work, however, is to point out the further development of content analysis, supported by different disciplines such as information science, statistics and computational linguistics. The aim of these developments is to automatize textual content analysis. Given the vast amounts of information and opinions, that are exchanged with no time delay through the Internet, an automated content analysis of online content would offer enormous potential for the social sciences. Of course automated text analysis is combined with major challenges which can only be overcome through a combination of different approaches and interdisciplinary cooperation. Chapter 7 shows different approaches of automated content analysis which functionality is shown by the example of sentiment analysis, theoretically, as well as by empirical analysis. The goal is to demonstrate the basic functionality of the methods, rather than to develop complex algorithms with the help of computer programs that will optimize the accuracy of automated content analysis. On the basis of practical examples in a concluding chapter potentials and limitations of automated content analysis, and appropriate applications are presented.

Item Type: Hochschulschrift (Diplomarbeit)
Author: Schneeweiss, Paul
Title: Ansätze zur Automatisierung der Inhaltsanalyse
Umfangsangabe: 98 S. : Ill., graph. Darst.
Institution: University of Vienna
Faculty: Fakultät für Sozialwissenschaften
Publication year: 2012
Language: ger ... Deutsch
Supervisor: Hörl, Josef
Assessor: Hörl, Josef
Classification: 70 Sozialwissenschaften allgemein > 70.03 Methoden, Techniken und Organisation der sozialwissenschaftlichen Forschung
54 Informatik > 54.82 Textverarbeitung
AC Number: AC08960175
Item ID: 18877
(Das PDF-Layout ist ident mit der Druckausgabe der Hochschulschrift.)

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