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Getting the Story from Big Data: Interaktive visuelle Inhaltsanalyse für die Sozialwissenschaften mit dem TopicExplorer am Beispiel Fukushima
Abstract Immer mehr Menschen wollen öffentlich gehört werden und ihre Meinung einem breiten Publikum mitteilen. Dieser Trend lässt sich u. a. an der steigenden Beteiligung an sozialen Netzwerken (SNS) ablesen, auf denen folglich große Textmengen in digitaler Form entstehen. Sozialwissenschaftler/innen sind an den Inhalten und Prozessen gesellschaftlicher Interaktion und Meinungsbildung interessiert. Diese auf den SNS entstehenden riesigen Datenmengen (Big Data) in Textform können sie mit herkömmlichen Methoden jedoch bisher kaum auswerten. Als Lösung bieten sich Topic Models an. Sie werden in der Informatik schon länger angewendet und ermöglichen die explorierende Analyse großer Textsammlungen, die persönliche Äußerungen enthalten, indem sie eine Analyse nach häufig verwendeten Themen (topics) ermöglichen. Um Sozialwissenschaftlern Zugang zu diesen neuen Forschungsmöglichkeiten zu eröffnen, wurde in Zusammenarbeit von Informatik und Japanologie das Werkzeug TopicExplorer entwickelt. Als Pilotprojekt wurde ein Japan- und sozialwissenschaftlich aktuelles Thema gewählt, nämlich ein Ausschnitt aus der japanischen Internet-Debatte über die Atomkatastrophe von Fukushima und ihre Folgen. Anhand japanischer Blogs über radioaktiv verseuchtes Rindfleisch infolge der Atomkatastrophe von Fukushima im Jahr 2011 wurde demonstriert, wie mit dem TopicExplorer die Wahrnehmung eines gesellschaftlichen Ereignisses im Internet widergespiegelt, sinnvoll strukturiert und für eine vertiefte Analyse aufbereitet werden kann.
