Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. Für die Analyse großer digitaler Textbestände hin- sichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potential automatisierter computergestützter Methoden zu untersuchen. Dabei müssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet und abgebildet werden, wel- che auch für die Themenanalyse gelten. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Automatisierung der Themenanalyse und deren Anwendungsperspektiven untersucht. Dabei wird auf theoretische und methodische Grundlagen der Inhaltsanalyse und auf linguistische Theorien zu Themenstrukturen zurückgegriffen,um Anforderungen an ei- ne automatische Analyse abzuleiten. Den wesentlichen Beitrag stellt die Untersuchung der Potentiale und Werkzeuge aus den Bereichen des Data- und Text-Mining dar, die für die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können. Weiterhin wird eine exemplarische Analyse durchgeführt, um die Anwendbarkeit automatischer Methoden für Themenanalysen zu zeigen. Die Arbeit demonstriert auch Möglichkeiten der Nutzung interaktiver Oberflächen, formu- liert die Idee und Umsetzung einer geeigneten Software und zeigt die Anwendung eines möglichen Arbeitsablaufs für die Themenanalyse auf. Die Darstellung der Potentiale automatisierter Themenuntersuchungen in großen digitalen Textkollektionen in dieser Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Ausgehend von den Anforderungen, die an eine Themenanalyse gestellt werden, zeigt diese Arbeit, mit welchen Methoden und Automatismen des Text-Mining diesen Anforderungen nahe gekommen werden kann. Zusammenfassend sind zwei Anforde- rungen herauszuheben, deren jeweilige Erfüllung die andere beeinflusst. Zum einen ist eine schnelle thematische Erfassung der Themen in einer komplexen Dokument- sammlung gefordert, um deren inhaltliche Struktur abzubilden und um Themen kontrastieren zu können. Zum anderen müssen die Themen in einem ausreichenden Detailgrad abbildbar sein, sodass eine Analyse des Sinns und der Bedeutung der The- meninhalte möglich ist. Beide Ansätze haben eine methodische Verankerung in den quantitativen und qualitativen Ansätzen der Inhaltsanalyse. Die Arbeit diskutiert diese Parallelen und setzt automatische Verfahren und Algorithmen mit den Anforde- rungen in Beziehung. Es können Methoden aufgezeigt werden, die eine semantische und damit thematische Trennung der Daten erlauben und einen abstrahierten Über- blick über große Dokumentmengen schaffen. Dies sind Verfahren wie Topic-Modelle oder clusternde Verfahren. Mit Hilfe dieser Algorithmen ist es möglich, thematisch kohärente Untermengen in Dokumentkollektion zu erzeugen und deren thematischen Gehalt für Zusammenfassungen bereitzustellen. Es wird gezeigt, dass die Themen trotz der distanzierten Betrachtung unterscheidbar sind und deren Häufigkeiten und Verteilungen in einer Textkollektion diachron dargestellt werden können. Diese Auf- bereitung der Daten erlaubt die Analyse von thematischen Trends oder die Selektion bestimmter thematischer Aspekte aus einer Fülle von Dokumenten. Diachrone Be- trachtungen thematisch kohärenter Dokumentmengen werden dadurch möglich und die temporären Häufigkeiten von Themen können analysiert werden. Für die detaillier- te Interpretation und Zusammenfassung von Themen müssen weitere Darstellungen und Informationen aus den Inhalten zu den Themen erstellt werden. Es kann gezeigt werden, dass Bedeutungen, Aussagen und Kontexte über eine Kookurrenzanalyse im Themenkontext stehender Dokumente sichtbar gemacht werden können. In einer Anwendungsform, welche die Leserichtung und Wortarten beachtet, können häufig auftretende Wortfolgen oder Aussagen innerhalb einer Thematisierung statistisch erfasst werden. Die so generierten Phrasen können zur Definition von Kategorien eingesetzt werden oder mit anderen Themen, Publikationen oder theoretischen An- nahmen kontrastiert werden. Zudem sind diachrone Analysen einzelner Wörter, von Wortgruppen oder von Eigennamen in einem Thema geeignet, um Themenphasen, Schlüsselbegriffe oder Nachrichtenfaktoren zu identifizieren. Die so gewonnenen Infor- mationen können mit einem „close-reading“ thematisch relevanter Dokumente ergänzt werden, was durch die thematische Trennung der Dokumentmengen möglich ist. Über diese methodischen Perspektiven hinaus lassen sich die automatisierten Analysen als empirische Messinstrumente im Kontext weiterer hier nicht besprochener kommu- nikationswissenschaftlicher Theorien einsetzen. Des Weiteren zeigt die Arbeit, dass grafische Oberflächen und Software-Frameworks für die Bearbeitung von automatisier- ten Themenanalysen realisierbar und praktikabel einsetzbar sind. Insofern zeigen die Ausführungen, wie die besprochenen Lösungen und Ansätze in die Praxis überführt werden können. Wesentliche Beiträge liefert die Arbeit für die Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Die Arbeit dokumentiert vor allem die wissenschaftliche Auseinan- dersetzung mit automatisierten Themenanalysen. Während der Arbeit an diesem Thema wurden vom Autor geeignete Vorgehensweisen entwickelt, wie Verfahren des Text-Mining in der Praxis für Inhaltsanalysen einzusetzen sind. Unter anderem wur- den Beiträge zur Visualisierung und einfachen Benutzung unterschiedlicher Verfahren geleistet. Verfahren aus dem Bereich des Topic Modelling, des Clustering und der Kookkurrenzanalyse mussten angepasst werden, sodass deren Anwendung in inhalts- analytischen Anwendungen möglich ist. Weitere Beiträge entstanden im Rahmen der methodologischen Einordnung der computergestützten Themenanalyse und in der Definition innovativer Anwendungen in diesem Bereich. Die für die vorliegende Arbeit durchgeführte Experimente und Untersuchungen wurden komplett in einer eigens ent- wickelten Software durchgeführt, die auch in anderen Projekten erfolgreich eingesetzt wird. Um dieses System herum wurden Verarbeitungsketten,Datenhaltung,Visualisie- rung, grafische Oberflächen, Möglichkeiten der Dateninteraktion, maschinelle Lernver- fahren und Komponenten für das Dokumentretrieval implementiert. Dadurch werden die komplexen Methoden und Verfahren für die automatische Themenanalyse einfach anwendbar und sind für künftige Projekte und Analysen benutzerfreundlich verfüg- bar. Sozialwissenschaftler,Politikwissenschaftler oder Kommunikationswissenschaftler können mit der Softwareumgebung arbeiten und Inhaltsanalysen durchführen, ohne die Details der Automatisierung und der Computerunterstützung durchdringen zu müssen.

Im Bereich der medienwissenschaftlichen Inhaltsanalyse stellt die Themenanalyse einen wichtigen Bestandteil dar. Für die Analyse großer digitaler Textbestände hin- sichtlich thematischer Strukturen ist es deshalb wichtig, das Potential automatisierter computergestützter Methoden zu untersuchen. Dabei müssen die methodischen und analytischen Anforderungen der Inhaltsanalyse beachtet und abgebildet werden, wel- che auch für die Themenanalyse gelten. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Automatisierung der Themenanalyse und deren Anwendungsperspektiven untersucht. Dabei wird auf theoretische und methodische Grundlagen der Inhaltsanalyse und auf linguistische Theorien zu Themenstrukturen zurückgegriffen,um Anforderungen an ei- ne automatische Analyse abzuleiten. Den wesentlichen Beitrag stellt die Untersuchung der Potentiale und Werkzeuge aus den Bereichen des Data- und Text-Mining dar, die für die inhaltsanalytische Arbeit in Textdatenbanken hilfreich und gewinnbringend eingesetzt werden können. Weiterhin wird eine exemplarische Analyse durchgeführt, um die Anwendbarkeit automatischer Methoden für Themenanalysen zu zeigen. Die Arbeit demonstriert auch Möglichkeiten der Nutzung interaktiver Oberflächen, formu- liert die Idee und Umsetzung einer geeigneten Software und zeigt die Anwendung eines möglichen Arbeitsablaufs für die Themenanalyse auf. Die Darstellung der Potentiale automatisierter Themenuntersuchungen in großen digitalen Textkollektionen in dieser Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Ausgehend von den Anforderungen, die an eine Themenanalyse gestellt werden, zeigt diese Arbeit, mit welchen Methoden und Automatismen des Text-Mining diesen Anforderungen nahe gekommen werden kann. Zusammenfassend sind zwei Anforde- rungen herauszuheben, deren jeweilige Erfüllung die andere beeinflusst. Zum einen ist eine schnelle thematische Erfassung der Themen in einer komplexen Dokument- sammlung gefordert, um deren inhaltliche Struktur abzubilden und um Themen kontrastieren zu können. Zum anderen müssen die Themen in einem ausreichenden Detailgrad abbildbar sein, sodass eine Analyse des Sinns und der Bedeutung der The- meninhalte möglich ist. Beide Ansätze haben eine methodische Verankerung in den quantitativen und qualitativen Ansätzen der Inhaltsanalyse. Die Arbeit diskutiert diese Parallelen und setzt automatische Verfahren und Algorithmen mit den Anforde- rungen in Beziehung. Es können Methoden aufgezeigt werden, die eine semantische und damit thematische Trennung der Daten erlauben und einen abstrahierten Über- blick über große Dokumentmengen schaffen. Dies sind Verfahren wie Topic-Modelle oder clusternde Verfahren. Mit Hilfe dieser Algorithmen ist es möglich, thematisch kohärente Untermengen in Dokumentkollektion zu erzeugen und deren thematischen Gehalt für Zusammenfassungen bereitzustellen. Es wird gezeigt, dass die Themen trotz der distanzierten Betrachtung unterscheidbar sind und deren Häufigkeiten und Verteilungen in einer Textkollektion diachron dargestellt werden können. Diese Auf- bereitung der Daten erlaubt die Analyse von thematischen Trends oder die Selektion bestimmter thematischer Aspekte aus einer Fülle von Dokumenten. Diachrone Be- trachtungen thematisch kohärenter Dokumentmengen werden dadurch möglich und die temporären Häufigkeiten von Themen können analysiert werden. Für die detaillier- te Interpretation und Zusammenfassung von Themen müssen weitere Darstellungen und Informationen aus den Inhalten zu den Themen erstellt werden. Es kann gezeigt werden, dass Bedeutungen, Aussagen und Kontexte über eine Kookurrenzanalyse im Themenkontext stehender Dokumente sichtbar gemacht werden können. In einer Anwendungsform, welche die Leserichtung und Wortarten beachtet, können häufig auftretende Wortfolgen oder Aussagen innerhalb einer Thematisierung statistisch erfasst werden. Die so generierten Phrasen können zur Definition von Kategorien eingesetzt werden oder mit anderen Themen, Publikationen oder theoretischen An- nahmen kontrastiert werden. Zudem sind diachrone Analysen einzelner Wörter, von Wortgruppen oder von Eigennamen in einem Thema geeignet, um Themenphasen, Schlüsselbegriffe oder Nachrichtenfaktoren zu identifizieren. Die so gewonnenen Infor- mationen können mit einem „close-reading“ thematisch relevanter Dokumente ergänzt werden, was durch die thematische Trennung der Dokumentmengen möglich ist. Über diese methodischen Perspektiven hinaus lassen sich die automatisierten Analysen als empirische Messinstrumente im Kontext weiterer hier nicht besprochener kommu- nikationswissenschaftlicher Theorien einsetzen. Des Weiteren zeigt die Arbeit, dass grafische Oberflächen und Software-Frameworks für die Bearbeitung von automatisier- ten Themenanalysen realisierbar und praktikabel einsetzbar sind. Insofern zeigen die Ausführungen, wie die besprochenen Lösungen und Ansätze in die Praxis überführt werden können. Wesentliche Beiträge liefert die Arbeit für die Erforschung der automatisierten Inhaltsanalyse. Die Arbeit dokumentiert vor allem die wissenschaftliche Auseinan- dersetzung mit automatisierten Themenanalysen. Während der Arbeit an diesem Thema wurden vom Autor geeignete Vorgehensweisen entwickelt, wie Verfahren des Text-Mining in der Praxis für Inhaltsanalysen einzusetzen sind. Unter anderem wur- den Beiträge zur Visualisierung und einfachen Benutzung unterschiedlicher Verfahren geleistet. Verfahren aus dem Bereich des Topic Modelling, des Clustering und der Kookkurrenzanalyse mussten angepasst werden, sodass deren Anwendung in inhalts- analytischen Anwendungen möglich ist. Weitere Beiträge entstanden im Rahmen der methodologischen Einordnung der computergestützten Themenanalyse und in der Definition innovativer Anwendungen in diesem Bereich. Die für die vorliegende Arbeit durchgeführte Experimente und Untersuchungen wurden komplett in einer eigens ent- wickelten Software durchgeführt, die auch in anderen Projekten erfolgreich eingesetzt wird. Um dieses System herum wurden Verarbeitungsketten,Datenhaltung,Visualisie- rung, grafische Oberflächen, Möglichkeiten der Dateninteraktion, maschinelle Lernver- fahren und Komponenten für das Dokumentretrieval implementiert. Dadurch werden die komplexen Methoden und Verfahren für die automatische Themenanalyse einfach anwendbar und sind für künftige Projekte und Analysen benutzerfreundlich verfüg- bar. Sozialwissenschaftler,Politikwissenschaftler oder Kommunikationswissenschaftler können mit der Softwareumgebung arbeiten und Inhaltsanalysen durchführen, ohne die Details der Automatisierung und der Computerunterstützung durchdringen zu müssen.