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Text and Data Mining

Text und Data Mining umfasst die Entwicklung und Anwendung von Methoden, um für die Sozialwissenschaften relevantes Wissen aus unstrukturierten Texten und Datenströmen zu extrahieren.

Schwerpunkte der Forschung in diesem Bereich sind:

  • Erkennung von statistischen Regelmäßigkeiten in Daten und Texten und deren Nutzung für unterschiedliche Anwendungsfälle, z.B. für die automatisierte Gruppierung von Texten oder Datenpunkten nach bestimmten Merkmalen (wie demographischen Merkmalen oder politischen Einstellungen)
  • Verknüpfung von Umfragedaten mit digitalen Verhaltensdaten, um Modelle zur Erklärung des Verhaltens unterschiedlicher Benutzergruppen zu erstellen
  • Semantische Anreicherung und Analyse von kollaborativ erstellten Dokumenten (z.B. von Wikipedia-Artikeln oder wissenschaftlichen Publikationen) und deren Verknüpfung mit Informationen zum Erstellungsprozess (z.B. demographische Attribute der Autoren, Konflikte, Produktivität)
  • Statistische Modellierung von sequentiellem menschlichen Handeln (z.B. Navigationsentscheidungen im Web oder die individuelle Fortbewegung im städtischen Straßensystem)
  • Erkennung, Disambiguierung und Verlinkung von sozialwissenschaftlich relevanten Entitäten in wissenschaftlichen Publikationen (wie insbesondere Referenzen auf Forschungsdaten)
  • Extraktion von Schlüsselinformationen aus Texten (z.B. Keywords) und (Semi-)Automatisierung der Inhaltserschließung

Kohne, Julian, Jon Elhai, and Christian Montag. 2022 (Forthcoming). "A Practical Guide to WhatsApp Data in Social Science Research." In Digital Phenotyping and Mobile Sensing, edited by Harald Baumeister, and Christian Montag, 171 - 205. Cham: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98546-2_11.

Lietz, Haiko. 2020. "Drawing impossible boundaries: Field delineation of Social Network Science." Scientometrics 125 2841–2876. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-020-03527-0.

Zielinski, Andrea. 2018. "Text Mining." SS 2018: 2 SWS.

Block, William, Thomas Bosch, Bryan Fitzpatrick, Daniel Gillman, Jay Greenfield, Arofan Gregory, Marcel Hebing, Larry Hoyle, Chuck Humphrey, Jon Johnson, Jenny Linnerud, Brigitte Mathiak, Steven McEachern, Olof Olsson, Barry Radler, Ørnulf Risnes, Dan Smith, Wendy Thomas, Joachim Wackerow, Dennis Wegener, and Wolfgang Zenk-Möltgen. 2012. "Developing a model-driven DDI specification." DDI Working Paper Series. doi: https://doi.org/10.3886/DDIWorkingPaper04.

Wagner, Claudia. 2016. "3rd Computational Social Science Winter Symposium (cssws16)." Anzahl: 3.

Wagner, Claudia. 2016. "4th Workshop on Computational Approaches to Social Modeling (ChASM'16)." Anzahl: 3.

Wagner, Claudia. 2016. "1st Workshop on Social Semantic Analysis 2016 (SALSA 2016)." Anzahl: 3.

Wagner, Claudia. 2016. "Wiki Workshop @ ICWSM 2016." Anzahl: 3.

Wagner, Claudia. 2016. "Workshops of the 15th International Semantic Web Conference (iswc2016ws)." Anzahl: 3.

Wagner, Claudia. 2016. "8th International Conference on Social Informatics (SocInfo16)." Anzahl: 3.