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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:14333 |
| Date | 13 January 2016 |
| Creators | Niekler, Andreas |
| Contributors | Heyer, Gerhard, Kulisch, Uwe, Fellbaum, Christiane, Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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