Topic Modeling for Communication Research
Topic modeling is an unsupervised technique for discovering the latent themes that run through a large collection of documents, representing each document as a mixture of topics and each topic as a distribution over words. In communication research it surfaces the issues, frames, and themes in news archives, social media, and political text at a scale no manual reading can match, with Latent Dirichlet Allocation (LDA) and the Structural Topic Model (STM) as the dominant variants.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
- Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. · URL
- Roberts, M. E., Stewart, B. M., Tingley, D., Lucas, C., Leder-Luis, J., Gadarian, S. K., Albertson, B., & Rand, D. G. (2014). Structural topic models for open-ended survey responses. American Journal of Political Science, 58(4), 1064–1082. · DOI 10.1111/ajps.12103
- Grimmer, J., & Stewart, B. M. (2013). Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts. Political Analysis, 21(3), 267–297. · DOI 10.1093/pan/mps028
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.