Content Analysis between Quality and Quantity
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- 作者：Matthias Lemke ; Andreas Niekler ; Gary S. Schaal…
- 关键词：Text Mining ; Qualitative Analysis ; Blended Reading ; Mixed Methods ; Corpus Linguistics
- 刊名：Datenbank-Spektrum
- 出版年：2015
- 出版时间：March 2015
- 年：2015
- 卷：15
- 期：1
- 页码：7-14
- 全文大小：1,347 KB
- 参考文献：1. Ba?ler M (1995) Einleitung. In: Ba?ler M (ed) New Historicism. Literaturgeschichte als Poetik der Kultur. Fischer, Frankfurt a.?M., pp?7-8
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17. Lemke M, Stulpe A (2015, forthcoming) Text und soziale Wirklichkeit. Theoretische Grundlagen und empirische Anwendung von Text-Mining-Verfahren in sozialwissenschaftlicher Perspektive. Scharloth J, Bubenhofer N (eds) ZGL-Sonderheft Automatisierte Textanalyse. http://www.degruyter.com/view/j/zfgl
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19. Montrose L (1995) Die Renaissance behaupten. Die Poetik und Politik der Kultur. In: Ba?ler M (ed), New Historicism. Literaturgeschichte als Poetik der Kultur. Fischer, Frankfurt a.?M., pp?60-3
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21. Moretti F (2007) Graphs, maps, trees. Abstract models for literary history. Verso, London
22. Niehr, T (1999) Halbautomatische Erforschung des ?ffentlichen Sprachgebrauchs oder Vom Nutzen computerlesbarer Textkorpora. ZGL 27: pp. 205-214
23. Niekler A, Wiedemann G, Heyer G (2014) Leipzig Corpus Miner. A Text Mining Infrastructure for Qualitative Data Analysis. http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01005878/. Accessed 30 Sept 2014
24. Niekler A, Wiedemann G, Dumm S, Heyer, G (2014) Creating dictionaries for argument identification by reference data, Poster presented at DHd2014, Passau, http://asv.informatik.uni-leipzig.de/publication/file/254/Poster_A0_dhd2014_final. - 刊物类别：Computer Science
- 刊物主题：Computer Systems Organization and Communication Networks
Data Structures, Cryptology and Information Theory
Software Engineering, Programming and Operating Systems - 出版者：Springer Berlin / Heidelberg
- ISSN：1610-1995
文摘
Social science research using Text Mining tools requires—due to the lack of a canonical heuristics in the digital humanities—a blended reading approach. Integrating quantitative and qualitative analyses of complex textual data progressively, blended reading brings up various requirements for the implementation of Text Mining infrastructures. The article presents the Leipzig Corpus Miner (LCM), developed in the joint research project ePol—Post-Democracy and Neoliberalism and responding to social science research requirements. The functionalities offered by the LCM may serve as best practice of processing data in accordance with blended reading.