Könyvünk bevezeti az érdeklődőket a szövegbányászat és a mesterséges intelligencia társadalomtudományi alkalmazásának speciális problémáiba. Támaszkodva a Sebők Miklós által szerkesztett Kvantitatív szövegelemzés és szövegbányászat a politikatudományban (L'Harmattan, 2016) című kötet elméleti bevezetésére, ezúttal a társadalomtudományi elemzések során használható kvantitatív szövegelemzés legfontosabb gyakorlati feladatait vesszük sorra.
A szövegek adatként való értelmezése (text as data) és kvantitatív elemzése, avagy a szövegbányászat (text mining) a nemzetközi társadalomtudományi kutatások egyik leggyorsabban fejlődő irányzata. A szövegbányászat emellett a társadalomtudósok számára az egyik legnyilvánvalóbb belépési pont a mesterséges intelligenciát, ezen belül is gépi tanulást alkalmazó kutatások területére.
A magyar tankönyvpiacon elsőként ismertetünk lépésről lépésre a nemzetközi társadalomtudományban használatos olyan kvantitatív szövegelemzési eljárásokat, mint a névelem-felismerés, a véleményelemzés, a topikmodellezés, illetve a szövegek felügyelt tanulásra épülő osztályozása. A módszereink bemutatására szolgáló elemzéseket az egyik leggyakrabban használt programnyelv, az R segítségével végeztük el. A kötet anyaga akár minimális programozási ismerettel is elsajátítható, így teljesen kezdők számára is ajánlott. A hazai olvasók érdeklődését szem előtt tartva példáink döntő többsége új, magyar nyelvű korpuszokra épül, melyek alapján megismerhetők a magyar nyelvű kvantitatív szövegelemzés módozatai.
Legyen az első, aki véleményt ír ehhez a tételhez!
Hozzászólás hozzáadása