This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Gregor Wiedemann evaluates text mining applications for social science studies with respect to conceptual integration of consciously selected methods, systematic optimization of algorithms and workflows, and methodological reflections relating to empirical research. In an exemplary study, he introduces workflows to analyze a corpus of around 600,000 newspaper articles on the subject of 'democratic demarcation' in Germany. He provides a valuable resource for innovative measures to social scientists and computer scientists in the field of applied natural language processing. 312 pp. Englisch.

N� de ref. del art�culo 9783658153083

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Text Mining for Qualitative Data Analysis in the Social Sciences
Editor: Springer Fachmedien Wiesbaden Sep 2016
Fecha de publicaci�n: 2016
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3658153083
ISBN 13: 9783658153083
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 210�mil�metros de ancho por 148 de alto por 17 de largo
Peso: 406 gramos

Acerca de

Sinopsis

Gregor Wiedemann evaluates text mining applications for social science studies with respect to conceptual integration of consciously selected methods, systematic optimization of algorithms and workflows, and methodological reflections relating to empirical research. In an exemplary study, he introduces workflows to analyze a corpus of around 600,000 newspaper articles on the subject of “democratic demarcation” in Germany. He provides a valuable resource for innovative measures to social scientists and computer scientists in the field of applied natural language processing.

Acerca del autor

Gregor Wiedemann holds a doctoral degree from Leipzig University, Germany. He is the coordinator of the discipline-specific working groups in the CLARIN-D project, which develops a European virtual research infrastructure for digital language data analysis in the social sciences and humanities.

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