Die Studie versucht folgende Forschungsleitfrage: „Welche gefilterten Schlagwörter lassen sich durch ein Wortprotokoll einer Nationalratssitzung des österreichischen Parlaments anhand zweier visualisierter Schlagwortwolken abbilden und wie werden diese durch Probandinnen und Probanden interpretiert“ mittels einer Mixed Method Methode (explorativ und empirisch mittels einer Online-Befragung) zu beantworten sowie die aufgestellten Forschungshypothesen zu überprüfen.
Folgende Projektarbeit lehnt sich an den Ergebnissen weiterer Forschungsarbeiten bzgl. der Wahrnehmungsfähigkeit und Interpretationsfähigkeit der Probandinnen und Probanden an.
Inhaltsverzeichnis
1 Overtüre
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Stenographische Protokolle im österreichischen NR
2.2 Text Mining
2.3 Word Clouds
3 Forschungsmethode
3.1 Vorarbeiten Text Mining und Word Cloud
3.1.1 Grundgesamtheit
3.1.2 Kritische Reflexion der Stichprobe
3.1.3 Kritische Reflexion der Repräsentativität
3.1.4 Qualitätskriterien Fragebogen
3.1.5 Onlinefragebogen und Codierung
3.1.6 Pretest
4 Ergebnis der Erhebung
4.1 Ergebnisse Persönliche Angaben
4.2 Ergebnisse über Erfahrungswerte und Selbsteinschätzung
4.3 Ergebnisse Messung I
4.4 Ergebnisse Messung II
4.5 Ergebnisse Deutungsfähigkeit
5 Spearman Korrelationstest zur Hypothesenüberprüfung
5.1 Hypothesentest durch Spearman-Korrelationskoeffzienten
5.2 Wahre Aussagen
6 Interpretation
7 Fazit
8 Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Wortprotokolle von Nationalratssitzungen des österreichischen Parlaments mittels Text Mining und Word Clouds visualisiert werden können und inwieweit Probanden diese Visualisierungen intuitiv interpretieren.
- Analyse stenographischer Protokolle durch Text Mining
- Generierung und Visualisierung von Word Clouds
- Empirische Untersuchung zur Wahrnehmung und Deutungsfähigkeit
- Statistische Hypothesenprüfung mittels Spearman-Korrelation
Auszug aus dem Buch
2.2 Text Mining
Text Mining sucht nach Mustern in Texten und ist der Prozess, um Informationen für verschiedene Anwendungen zu extrahieren. In einer modernen westlichen Kultur sind unstrukturierte Texte die häufigste Form des Informationsaustausches. Text Mining mit verständlichem Output ist gleichbedeutend mit der Zusammenfassung und der Hervorhebung von Merkmalen aus großen Textdaten. Textdokumente sind durch Worte gekennzeichnet. Textdokumente sind Beutel an Wörtern und Wörter werden anstatt Mengen behandelt, indem Worthäufigkeiten berücksichtigt werden (Witten et al., 2005, S.351-352).
Beim Text Mining umfasst der Datensatz in der Regel die eigentlichen Dokumente und Merkmale werden aus dem Dokument basierend auf ihrem Inhalt extrahiert. Eine einfache wortbasierte Darstellung wird auch als Bag-of-Words-Darstellung bezeichnet (Bramer, 2013, S.330).
Unstrukturierte natürliche Sprache ist die Ausgangsbasis für das Text Mining. Es besteht eine große Auswahl an Algorithmen und Verfahren, gewöhnliche Texte in ein halbstrukturiertes Format umzuwandeln (Kotu & Deshpande, 2015, S. 243). Text Mining oder Text Analytics wird nach Finlay (2014, S.180) darüber hinaus als eine Informationsextraktion von der natürlichen Sprache und die Destillation in ein strukturiertes Format für analytische Aspekte betrachtet.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Overtüre: Einführung in das Forschungsthema der Word-Cloud-Visualisierung von Protokollen bei ungenutztem Potenzial zur intuitiven Erschließbarkeit.
2 Theoretischer Hintergrund: Grundlagen zu stenographischen Protokollen, der Methodik des Text Minings und der theoretischen Einbettung von Word Clouds.
3 Forschungsmethode: Beschreibung des Mixed-Method-Ansatzes, einschließlich der technischen Vorarbeiten in R Studio und des Designs der Online-Erhebung.
4 Ergebnis der Erhebung: Darstellung der empirischen Ergebnisse, unterteilt in soziodemographische Daten, Erfahrungswerte, Blickanalysen der Messungen und die Deutungsfähigkeit.
5 Spearman Korrelationstest zur Hypothesenüberprüfung: Statistische Validierung der aufgestellten Zusammenhangshypothesen mittels Korrelationsanalysen.
6 Interpretation: Kontextualisierung der Ergebnisse und kritische Reflexion hinsichtlich der intuitiven Erfassbarkeit von Word Clouds.
7 Fazit: Zusammenfassende Beantwortung der Forschungsleitfragen und Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse aus der Sitzungsanalyse.
8 Literaturverzeichnis: Verzeichnis der verwendeten wissenschaftlichen Quellen.
Schlüsselwörter
Text Mining, Word Clouds, Stenographische Protokolle, Österreichisches Parlament, Nationalratssitzung, Datenvisualisierung, Empirische Untersuchung, Online-Befragung, Spearman-Korrelation, Interpretationsfähigkeit, R Studio, Unstrukturierte Daten, Worthäufigkeit, Hypothesentest, Mixed Methods.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Eignung von Word Clouds als Visualisierungsinstrument für offizielle Wortprotokolle von Nationalratssitzungen des österreichischen Parlaments.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Text Data Mining, die automatisierte Sprachverarbeitung, Visualisierungstechniken in der Politikkommunikation und die empirische Messung menschlicher Wahrnehmungs- und Interpretationsprozesse.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsfrage?
Das Ziel ist herauszufinden, welche Schlagwörter aus Protokollen mittels Word Clouds abgebildet werden können und wie Probanden diese Visualisierungen intuitiv wahrnehmen und deuten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein Mixed-Method-Ansatz verwendet: Ein explorativer technischer Teil auf Basis der Sprache R (Text Mining) und eine quantitative empirische Studie (Online-Befragung mit Hypothesenprüfung).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretische Herleitung, die detaillierte Beschreibung der methodischen Vorgehensweise (einschließlich Vorverarbeitung und Pretest), die Ergebnisdarstellung der Umfrage und die statistische Überprüfung der aufgestellten Hypothesen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Text Mining, Word Clouds, empirische Untersuchung, statistische Korrelationsanalyse und die Messung von Interpretationsfähigkeit.
Was war ein wesentliches Ergebnis der Blickbereichsanalyse?
Es zeigte sich, dass die Ersterfassung der Quadranten, in denen Wörter in der Word Cloud wahrgenommen werden, statistisch signifikant durch das Alter der Probanden beeinflusst wird.
Wie hoch war die Erfolgsquote bei der intuitiven Deutung der Wortgruppen?
Die Studie ergab, dass lediglich etwa 9 Prozent der Probanden in der Lage waren, die generierten Word Clouds im Test intuitiv richtig zu deuten.
Warum ist die Transparenz bei Text-Mining-Algorithmen wichtig?
Der Autor argumentiert, dass Algorithmen als Vorbereitungsmittel für Visualisierungen bei Kongressen oder im öffentlichen Raum transparent sein müssen, um die Glaubwürdigkeit und Redlichkeit der Darstellung zu gewährleisten.
- Arbeit zitieren
- Lucas Dinhof (Autor:in), 2022, Word Cloud als Visualisierungsinstrument eines Wortprotokolls einer Nationalratssitzung des österreichischen Parlaments, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1280746
