Text Mining in der Szenarioanalyse
Eine methodische Erweiterung zur Reduktion des Aufwands und der Subjektivität bei der Sammlung von Einflussfaktoren
Verlag Dr. Kovac
ISBN 978-3-339-11544-7
Standardpreis
Bibliografische Daten
Buch. Softcover
2020
17 s/w-Abbildungen, 46 s/w-Tabelle.
Umfang: 346 S.
Format (B x L): 14,8 x 21 cm
Gewicht: 450
Verlag: Verlag Dr. Kovac
ISBN: 978-3-339-11544-7
Weiterführende bibliografische Daten
Das Werk ist Teil der Reihe: QM – Quantitative Methoden in Forschung und Praxis; 50
Produktbeschreibung
In der Dissertation wird das Ziel verfolgt, diese beiden Kritikpunkte zu überwinden. Dazu wird das im Rahmen der Einflussfaktorensammlung gewonnene Datenmaterial auf eine innovative, computergestützte Weise ausgewertet. Konkret kommen Topic Modelle, eine Verfahrensgruppe aus dem Text Mining, zum Einsatz. Ziel von Topic Modellen ist die automatische Suche nach inhaltlich zusammenhängenden Wortgruppen (Topics). Diese Suche erfolgt ohne den Einbezug von Vorwissen. Für den Verlauf der Arbeit werden die Topics mit Einflussfaktoren gleichgesetzt und es wird automatisch nach Einflussfaktoren gesucht. Im Rahmen eines realen Szenarioprojektes für die Stadt Münster wurde der Einsatz von Topic Modellen zur Einflussfaktorensammlung untersucht. In diesem Fallbeispiel gelang es den Aufwand zur Auswertung des Datenmaterials um mehr als den Faktor fünf zu reduzieren. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass die Qualität der Einflussfaktoren auf einem vergleichbaren Niveau wie bei der klassischen Auswertung liegt. Die beschriebene Vorgehensweise steigert die Effizienz bei der Szenarioerstellung und leistet somit einen Beitrag zur Verbreitung dieses Instruments. Aus einer wissenschaftlichen Perspektive wurde erstmalig eine Strategie vorgestellt, die es erlaubt, die Güte von gewonnenen Einflussfaktoren zu beurteilen. Diese Strategie lässt sich auf eine Vielzahl von zukünftigen Szenarioprojekten übertragen.
Autorinnen und Autoren
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