Wordfish
Wordfish ir statistisks modelis dokumentu skalēšanai latentās dimensijās, ko izstrādājuši Slapin un Proksch (2008). Atšķirībā no uz atsauces balstītām metodēm, piemēram, Wordscores, Wordfish izmanto Puasona ģeneratīvo modeli, lai vienlaicīgi novērtētu vārdu biežumu un dokumentu pozīcijas, neprasot atsauces tekstus vai manuālu anotāciju. Tas ir īpaši noderīgs, lai novērtētu politisko pozīciju izmaiņas laika gaitā un var skalēt dokumentus no vairākām valodām vienlaicīgi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Wordfish. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Eksploratīvā strukturālā vienādojumu modelēšanaPsihometrija↔ compare
- Fuzzy ANOVAPsihometrija↔ compare
- Latento stāvokļu pārejas analīzePsihometrija↔ compare
- Daļējo mazāko kvadrātu strukturālo vienādojumu modelēšanaPsihometrija↔ compare
- WordscoresPsihometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →