Quantitative Textanalyse

Auf dieser Seite findet ihr alle notwendigen Links zu den Tutorien und Übungen die in meinem Kurs "Quantitative Textanalyse" als Lehrmaterial verwendet werden.

Die Materialien sind chronologisch geordnet. In den ersten Sitzungen findet ihr Hilfestellungen zu den ersten Schritten in `R` und zu den Grundlagen von `R`. Zum aktiven Lernen und zum Einüben von R-Befehlen, könnt ihr den dort beschriebenen Code kopieren, in einem eigenen `R`-Skript ausführen und nach euren eignen Vorstellungen verändern.

Viele Inhalte orientieren an dem kostenlosen (Online-)Buch "R for Data Science":

• Link zum Buch: R for Data Science.

1. Sitzung: Organisation und Einführung

• Einführung in `R`: Erste Schritte

• Einführung in `R`: Datentypen und Funktionen

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: `R`-Grundlagen

2. Sitzung: Grundlagen von QTA und NLP

• Einführung in `R`: Wiederholung von Befehlen, Objekten und Funktionen

• tidy-`R`: Transformation, Zusammenfassen und Visualisieren von Daten mit tidy

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: Arbeiten mir dplyr

  • Übungen: Datenvisualisierung

3. Sitzung: Annahmen und Anwendungen

• Erste Schritte mit quanteda: Textdaten importieren, einen Korpus erstellen und Dokumentenvariablen hinzufügen

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: Überforderung mit quanteda

4. Sitzung: Tokens und DFMs

• Erste Schritte mit `quanteda`: Tokens and Document-Feature-Matrix

• Textanalyse mit `quanteda`: Wiederholungen und Vorgriff

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: DFM, Tokens, Füllwörter

5. Sitzung: Textstatistiken und Textähnlichkeiten

• Textstatistiken und Textähnlichkeiten

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: Textstatistiken

6. Sitzung: Dictionaries und Sentimentanalysen

• Textanalyse mit Wörterbüchern und Sentiments mit `quanteda`

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: Wörterbücher

7. Sitzung: Manuelle Kodierung und Dokumentenklassifizierung

• Naïve Bayes Klassifikation mit `quanteda'

• Übungen zur Sitzung:

  • Übungen: Naïve Bayes

8. Sitzung: Supervised (text) classification

• Überwachtes maschinelles Klassifizieren von Texten

• Wordscores mit `quanteda` (offizielles Quanteda-Tutorial in Englisch)

9. Sitzung: Unupervised (text) classification

• Wordfish mit `quanteda` (offizielles Quanteda-Tutorial in Englisch)

10. Sitzung: Topic models

• Topic Models: LDA und STM