Latent structureText Scaling
Wordfish
Wordfishは、SlapinとProksch (2008) によって開発された、文書を潜在次元上にスケーリングするための統計モデルです。Wordscoresのような参照ベースの手法とは異なり、Wordfishはポアソン生成モデルを用いて、参照テキストや手動アノテーションを必要とせずに、単語頻度と文書位置を同時に推定します。これは、政策立場の時系列変化を推定するのに特に有用であり、複数の言語の文書を同時にスケーリングすることができます。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- 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 ↗
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Wordfish. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/psychometrics/wordfish
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- 探索的構造方程式モデリング (Exploratory Structural Equation Modeling)心理測定学↔ 比較
- ファジィANOVA（Fuzzy ANOVA）心理測定学↔ 比較
- 潜在移行分析心理測定学↔ 比較
- 偏最小二乗構造方程式モデリング心理測定学↔ 比較
- Wordscores心理測定学↔ 比較