ScholarGate
Asisten
Latent structureText Scaling

Wordfish

Wordfish adalah model statistik untuk penskalaan dokumen pada dimensi laten, yang dikembangkan oleh Slapin dan Proksch (2008). Berbeda dengan metode berbasis referensi seperti Wordscores, Wordfish menggunakan model generatif Poisson untuk secara bersamaan mengestimasi frekuensi kata dan posisi dokumen tanpa memerlukan teks referensi atau anotasi manual. Model ini sangat berguna untuk mengestimasi perubahan posisi kebijakan dari waktu ke waktu dan dapat menskalakan dokumen dari berbagai bahasa secara bersamaan.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Slapin, J. B., & Proksch, S. O. (2008). A scaling model for estimating time-series party positions from texts. Journal of Politics, 70(3), 554-569. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2008.00338.x
  2. Proksch, S. O., & Slapin, J. B. (2009). How to avoid pitfalls in statistical machine learning for social science. Political Analysis, 20(3), 343-357. link
  3. Benoit, K., Muhr, D., & Spirling, A. (2016). Crowd-sourced text analysis: Reproducible and distributed production of political data. American Political Science Review, 110(2), 278-295. DOI: 10.1017/S0003055416000058

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Wordfish. ScholarGate. https://scholargate.app/id/psychometrics/wordfish

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateWordfish (Wordfish). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/psychometrics/wordfish · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026