Schweitzer Fachinformationen
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Wie lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) sozialwissenschaftlich erschließen? Mit einer politikwissenschaftlichen Schwerpunktsetzung und im Kontext von Text Mining schlägt Simon Odrowski in diesem Band mehrere miteinander verbundene theoretische wie praktische Brücken zwischen sozialwissenschaftlichen Methoden einerseits und KI-Verfahren andererseits. Hierfür stellt er ein aus der Heterogenität der sozialwissenschaftlichen Methodenlehre heraus entwickeltes Reflexionsschema vor, mit dem sich Text-Mining-Verfahren sozialwissenschaftlich differenziert beschreiben, diskutieren und einordnen lassen. Den Nutzen des Schemas als praktisches Werkzeug für Sozialwissenschaftler veranschaulicht er durch dessen paradigmatische Anwendung auf ein neuartiges Verfahren des Text Mining: "TeCo". Das unter sozialwissenschaftlicher Begleitung des Autors am DLR entwickelte Topic-Modeling-Verfahren TeCo dient der Identifikation von Themen in großen Textmengen. Durch dessen politikwissenschaftliche Nutzung zur Analyse zweier Textkorpora illustriert er zudem die Vorzüge eines in einem interdisziplinären Umfeld entstandenen Text-Mining-Verfahrens.
Simon Odrowski hat Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft und Internationale Beziehungen in Köln und Cambridge studiert. Im Rahmen seiner Tätigkeit für den Think Tank sowie das Institut für KI-Sicherheit des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt hat er an der Universität zu Köln zur sozial- und politikwissenschaftlichen Anwendung und Reflexion von Text Mining promoviert.
Einführung: Der politologische Werkzeugkasten im Zeitalter von Big Data.- Ein sozialwissenschaftliches Reflexionsschema für Text-Mining-Verfahren.- Textkorpora.- Term Community Detection.- Anwendung des Reflexionsschemas.- Schlussbetrachtung.
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