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Gregor Wiedemann evaluates text mining applications for social science studies with respect to conceptual integration of consciously selected methods, systematic optimization of algorithms and workflows, and methodological reflections relating to empirical research. In an exemplary study, he introduces workflows to analyze a corpus of around 600,000 newspaper articles on the subject of "democratic demarcation" in Germany. He provides a valuable resource for innovative measures to social scientists and computer scientists in the field of applied natural language processing.
Die Analyse von Sprache ermoeglicht Ruckschlusse auf Gesellschaft und Politik. Im Zeitalter digitaler Massenmedien liegt Sprache als maschinenlesbarer Text in einer Menge vor, die ohne Hilfsmittel nicht mehr angemessen zu bewaltigen ist. Die maschinelle Auswertung von Textdaten kann in den Sozialwissenschaften, die Text bislang in der Regel qualitativ und weniger quantitativ, also sprachstatistisch, analysieren, wertvolle neue Erkenntnisse liefern. Vor diesem Hintergrund fuhrt der Band in die Verwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaften ein. Anhand exemplarischer Analysen eines Korpus von 3,5 Millionen Zeitungsartikeln zeigt er fur konkrete Forschungsfragen, wie Text Mining angewandt werden kann.
Bestimmte Formen politischer Devianz werden regelmassig fur
extremistisch erklart. Was damit gemeint ist, scheint intuitiv
einleuchtend und wird in der Extremismustheorie auch
wissenschaftlich bestimmt. Verschiedene Kritiken an dieser
Konzeption zeigen jedoch, dass das Extremismusmodell erhebliche
analytische Schwachen aufweist und zugleich politisch folgenreich
ist. Es suggeriert u.a. klare Grenzen einer demokratischen Mitte
und ihrer problematischen Rander, wobei diese Grenzziehungen
inhaltlich schwach bestimmt und der politischen Auseinandersetzung
entzogen sind. Trotz dieser Mangel ist die Rede vom politischen
Extremismus allgegenwartig und bestimmt wissenschaftliches wie auch
staatliches und zivilgesellschaftliches Handeln.
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