Process / pipelineTopic modeling / text-as-data

Structural Topic Model

The Structural Topic Model (STM) is a text-as-data method that discovers latent themes in a corpus while letting document metadata — party, time, gender, treatment condition — shape those themes. Introduced by Roberts, Stewart, Tingley and colleagues in 2014, it generalizes correlated topic modeling so that topic prevalence (how much a document is about a topic) and topic content (the words used to express a topic) can both depend on covariates. The result is a single model that simultaneously estimates topics and how their use varies across known groups, with uncertainty.

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Dictionary-Based Text An…Modèle de Topics LDA Supervised Text Classifi…Modélisation par sujets Wordfish Scaling

Sources

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 ↗
Roberts, M. E., Stewart, B. M., & Tingley, D. (2019). stm: An R Package for Structural Topic Models. Journal of Statistical Software, 91(2), 1–40. DOI: 10.18637/jss.v091.i02 ↗
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 ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 22). Structural Topic Model (Topic Modeling with Document-Level Covariates). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/political-science/structural-topic-model

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Dictionary-Based Text Analysis in Politics Supervised Text Classification

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Concepts de référence associés

Modélisation thématique et fouille de texte Modèles sémantiques latents et thématiques Stylométrie et attribution d'auteur Analyse de classes latentes Regroupement basé sur un modèle Modèles structurels et à variables latentes

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