Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "text mining" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Metodyka dla analizy treści w projektach stosujących techniki text mining i rozwiązania CAQDAS piątej generacji
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033749.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza treści
Mixed Methods
Big Data
techniki text mining
CAQDAS
Content Analysis
Mixed Methods Approach
Text Mining
Opis:
Projekty, w których przychodzi nam pracować z dużymi wolumenami danych tekstowych, pochodzących z rożnych źródeł i zapisanych w różnorodnych formatach, rodzą wiele dylematów natury metodologicznej, wymagają często niestandardowych decyzji i rozwiązań. W szczególności zadanie polegające na opracowaniu danych o różnorodnej jakości, nieustrukturyzowanych typu quan i qual wymagać może pracy, w której dynamicznie zmieniają się strategie analizy danych, sposoby przekształcania danych tekstowych. Artykuł opisuje przykład takiej właśnie „dynamicznej” metodyki. Wykazała ona swoją wartość w zadaniu polegającym na klasyfikacji wypowiedzi pisanych. W tak zarysowanym kontekście autor artykułu mierzy się z następującymi celami: (a) czy można zastosować oprogramowanie klasy CAQDAS do pracy półautomatycznej lub automatycznej zastępującej część manualnej pracy nad klasyfikacją wypowiedzi? (b) jak skonstruować metodykę klasyfikacji dla danych o różnorodnej jakości? (c) kiedy klasyfikacja automatyczna jest przydatna, a kiedy nie ma szans powodzenia? W artykule zaznaczone zostaną momenty, w których analityk sięga po wiedzę typową dla analiz danych jakościowych oraz te, kiedy wiedza z tego obszaru nie jest już wystarczająca do realizacji wskazanych celów (natural language processing, uczenie maszynowe). Przykład projektu będący tłem artykułu wymusił zastosowanie kilku narzędzi i języków wspierających pracę na danych. Praca nad transformacją, klasyfikacją oraz wizualizacją wyników wymagała zastosowania bazy MySQL oraz programów: R, QDA Miner, Wordstat, QlikSense. Roli i ograniczeniom narzędzi klasy CAQDAS poświęconych zostało także kilka uwag.
Projects which we work with—large volumes of text data that are acquired from various sources and stored in a variety of formats—rise many dilemmas of a methodological nature, often require unstandardized decisions and solutions. In particular, compiling data of various quality, unstructured types, and of quan and qual nature requires dynamic strategies, ideas, and ways of analysis. The article describes an example of this approach. It shows its value in classification of written statements. In such context, the author of the article faces the following objectives: (a) can we use CAQDASso that semiautomatic or automatic work would replace some manual work regarding classification of the expressions; (b) how to construct a classification methodology for data of various quality; (c) when the automatic classification is useful and when there is no chance of success? The article will be marked with moments in which the analyst reaches for knowledge typical for qualitative data analysis, and when the knowledge of this area is no longer sufficient to classify content (natural language processing, machine learning). An example of a project being the background of this article forced the use of several tools and languages to support work with the data. Work on the transformation, classification, and visualization of results required applications such as: MySQL, R, QDA Miner, WordStat, Qlik Sense. Role and limits of the computer-assisted qualitative data analysis software tools have also been noted.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2017, 13, 2; 128-143
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
W stronę ontologii pola badań jakościowych
Towards an Ontology of Qualitative Research Practices
Autorzy:
Bryda, Grzegorz
Martini, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/623172.pdf
Data publikacji:
2016-11-30
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
ontologia dziedzinowa
metoda słownikowa
odkrywanie wiedzy
analiza treści
Text Mining
domain ontology
dictionary-based approach
knowledge discovery
content analysis
text mining
Opis:
Celem artykułu jest zapoznanie polskiego środowiska badaczy jakościowych z ideą opracowania ontologii dziedzinowej współczesnego pola badań jakościowych. Opisywane w artykule przedsięwzięcie, oparte na wielowymiarowej analizie zawartości międzynarodowych czasopism metodologicznych, zmierza ku uporządkowaniu aktualnej wiedzy w obszarze teorii i metodologii badań jakościowych z intencją ułatwienia orientacji w rozległym i zróżnicowanym polu jakościowych praktyk badawczych. Artykuł opisuje przebieg oraz wstępne wyniki pilotażowego projektu badawczego stosującego metodę słownikową do odkrywania i systematyzowania wiedzy na temat metodologii badań jakościowych na podstawie licznych, bieżących sprawozdań i refleksji operujących w tym polu badaczy.
The aim of the article is to introduce the Polish community of qualitative researchers to a new perspective in the study of qualitative research practices. The idea is to develop an ontology of contemporary qualitative research. Drawing on experiences from our research project, the article discusses the idea of systematizing the present state of art in the field of theory and methodology of qualitative research. Our study focuses on a new methodology of multidimensional content analysis of three international academic journals. The article describes the preliminary results of a pilot study which employs a dictionary-based approach as a method of knowledge discovery in textual databases and its systematization. Our goal is to provide insight in the vast and diverse approaches in the field of qualitative research practices.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2016, 12, 4; 24-40
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Whats and Hows? The Practice-Based Typology of Narrative Analyses
Co i jak? Typologia analiz narracyjnych oparta na praktykach badawczych
Autorzy:
Bryda, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1371561.pdf
Data publikacji:
2020-08-31
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza narracyjna
CAQDAS
analiza treści
Text Mining
kodowanie słownikowe
modelowanie tematyczne
Narrative Analysis
Content Analysis
dictionary-based coding
topic modeling
Opis:
The nature of qualitative research practices is multiparadigmaticity which creates coexistence of different research and analytical approaches to the study of human experience in the living world. This diversity is particularly observed in the contemporary field of narrative research and data analysis. The purpose of this article is a methodological reflection on the process of developing typology and a proposition of new data-driven and practice-based typology of narrative analyses used by qualitative researchers in the lived experience research. I merge the CAQDAS, Corpus Linguistics, and Text Mining procedures to examine the analytical strategies inherited in a vivid language of English-language research articles, published in five influential qualitative methodological journals between 2002-2016. Using the dictionary-based content analysis in the coding process, hierarchical clustering, and topic modeling – a text-mining tool for discovering hidden semantic structures in a textual body – I confront Catherine Kohler Riessman’s heuristic typology with the data-driven approach in order to contribute the more coherent image of narrative analysis in the contemporary field of qualitative research. Finally, I propose a new model of thinking about the typology of narrative analyses based upon research practices.
Istotą jakościowych praktyk badawczych jest wieloparadygmatyczność, która rodzi współistnienie różnych podejść metodologicznych w analizie i badaniu ludzkich doświadczeń w świecie życia codziennego. Różnorodność ta jest szczególnie widoczna w dziedzinie badań i analizy danych narracyjnych. Celem artykułu jest refleksja metodologiczna nad tworzeniem typologii analiz narracyjnych i zarazem propozycja nowego sposobu typologizacji podejść analitycznych, opartego na łączeniu lingwistyki korpusowej i przetwarzania języka naturalnego z procedurami CAQDAS, analizy treści i Text Mining. Typologia ta jest oparta na analizie narracyjnych praktyk badawczych odzwierciedlonych w języku anglojęzycznych artykułów opublikowanych w pięciu uznanych na świecie jakościowych czasopismach metodologicznych w latach 2002–2016. W artykule wykorzystuję metodę słownikową w procesie kodowania artykułów, hierarchiczne grupowanie i modelowanie tematyczne w celu odkrywania w tych publikacjach różnych typów analiz narracyjnych i badania relacji semantycznych między nimi. Jednocześnie konfrontuję heurystyczną typologię Riessmana z podejściem opartym na lingwistyce i eksploracji danych w celu rozwijania spójnego obrazu metodologii analizy narracyjnej we współczesnej dziedzinie badań jakościowych. Ostatecznie przedstawiam nowy model myślenia o analizie narracyjnej.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2020, 16, 3; 120-142
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Odkrywanie postaw dydaktyków zawartych w komentarzach studenckich. Analiza treści z zastosowaniem słownika klasyfikacyjnego
Exploring Attitudes of Educators Based on Students Comments. Content Analysis Using a Classification Dictionary
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Bryda, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/413380.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
słownik klasyfikacyjny
analiza opinii
text mining
metody klasyfikacji wypowiedzi
analiza treści
mixed methods
dictionary – based classification
opinion analysis
content analysis
Opis:
Wykorzystanie wiedzy o semantyce, pragmatyce wypowiedzi i logice powiązań pomiędzy elementami wypowiedzi pisemnych w połączeniu z technikami z obszaru Text Mining to nowe podejście w analizie danych jakościowych. Wymaga ono integracji wiedzy z różnych obszarów nauki, m.in. socjologii, językoznawstwa, NLP (Natural Language Processing), logiki, statystyki. W efekcie tej fuzji możliwe jest budowanie słowników klasyfikacyjnych wspomagających proces analizy i odkrywania wiedzy w dużych zbiorach tekstów, komentarzy. Ta perspektywa wywodzi się z tradycyjnej metody służącej opracowaniu treści, jest jednak mniej czasochłonna, a jej rozwiązania służyć mogą w analizie treści jeszcze nie eksplorowanych. Celem artykułu jest przedstawienie trzech różnych podejść metodologicznych w analizie danych tekstowych opartych na wykorzystaniu słownika klasyfikacyjnego w odkrywaniu typów postaw dydaktyków scharakteryzowanych w studenckich komentarzach zawartych w ocenach zajęć dydaktycznych za lata 2008–2013 na Uniwersytecie Jagiellońskim w Krakowie. W artykule pokazujemy przykłady klasyfikacji i ich wyniki, podkreślając wady i korzyści zastosowanych podejść. Zaprezentowane zostały także podstawowe miary opisujące trafność klasyfikacji. Analiza wielowymiarowa wykonana została z zastosowaniem takich technik, jak: miara podobieństwa wypowiedzi tekstowych, analiza dendrogramowa, analiza korespondencji.
The use of knowledge about the semantics and pragmatics of speech and the logic of connections between elements of written statements, in combination with techniques from the Text Mining field, constitutes a new approach in qualitative data analysis. It requires the integration of knowledge from different fields of science i.e. sociology, linguistics, NLP (Natural Language Processing), logic and statistics. As a result of this union is possible to build classification dictionaries that support the process of analysis and knowledge discovery in large text collections. This perspective is derived from the traditional method of content analysis, but is less time-consuming and its solutions can be used in the analysis of contents that have not yet been explored. This article presents three different methodological approaches in the analysis of textual data, based on classification using a dictionary to discover the types of attitudes of academic teachers, as characterized by student’s comments in teacher course evaluations at the Jagiellonian University in Krakow for the period 2008–2013. In this paper we show examples of a students’ comments dictionary-based classification and the results, highlighting the advantages and benefits of applied approaches. Moreover we present basic measures describing the accuracy of such classification and multivariate analysis techniques, such as similarity measures in text analysis, hierarchical cluster analysis and correspondence analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologiczny; 2015, 64, 4; 51-81
0033-2356
Pojawia się w:
Przegląd Socjologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
What experiences do tourists seek in national parks? Analysis of TripAdvisor reviews
Jakich doświadczeń poszukują turyści w parkach narodowych? Analiza opinii w serwisie TripAdvisor
Autorzy:
Nowacki, Marek
Niezgoda, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201139.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Fundacja Ekonomistów Środowiska i Zasobów Naturalnych
Tematy:
content analysis
coding experiences
text mining
Poland’s national park
sustainable tourism
analiza treści
kodowanie doświadczeń
eksploracja tekstu
polski park narodowy
zrównoważona turystyka
Opis:
The article aims to analyse and compare experiences gained by tourists visiting three national parks in Poland. The authors focused on the following questions: What are people's experiences visiting national parks in Poland? Do the natural assets of the national parks affect visitors' unique experiences, or are environmentally valuable areas not crucial for their experiences? The authors used mixed quantitative (text mining, correspondence analysis) and qualitative (content analysis) methods. The data for analysis were opinions written by TripAdvisor users. Reviews on TripAdvisor indicate that the most important experiences for tourists in the National Parks studied were Nature appreciation and Physical activity. The other groups of experiences reflected in the reviews were: Aesthetic, Connection, Tension and Excitement. This confirms that nature is the most important feature of national parks for tourists, but it also indicates a trend to maintain good health and the desire to regenerate physical strength in areas of natural beauty.
Celem artykułu jest analiza i porównanie doświadczeń turystów odwiedzających trzy parki narodowe w Polsce. Autorzy skupili się na następujących pytaniach: Jakie są doświadczenia osób odwiedzających parki narodowe w Polsce? Czy walory przyrodnicze parków narodowych mają wpływ na ich unikalne doświadczenia, czy też obszary cenne przyrodniczo nie są dla nich ważne? Autorzy zastosowali mieszane metody: ilościowe (text mining, analiza korespondencji) i jakościowe (analiza treści). Dane do analizy stanowiły opinie użytkowników serwisu TripAdvisor. Analiza recenzji z TripAdvisora wskazała, że najważniejszymi doświadczeniami turystów uzyskanymi w badanych parkach narodowych było: docenianie przyrody i aktywność fizyczna. Pozostałe grupy doświadczeń odzwierciedlone w recenzjach to: estetyczne, kontaktów, napięcia i ekscytacji. Stwierdzono, że przyroda jest dla turystów najważniejszym walorem parków narodowych. Badania wskazały także na tendencję wśród turystów do dbania o zdrowie i chęć regeneracji sił fizycznych na terenach o wybitnych walorach przyrodniczych.
Źródło:
Ekonomia i Środowisko; 2023, 1; 341--359
0867-8898
Pojawia się w:
Ekonomia i Środowisko
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza danych jakościowych
analiza sentymentu
analiza treści
text mining
kodowanie tekstów
przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
naiwny klasyfikator Bayesa
CAQDAS
qualitative data analysis
sentiment analysis
content analysis
coding techniques
natural language processing
RID dictionary
naive Bayes
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies