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.
Regjistri burimor
Citimet kopjuar fjalë për fjalë nga regjistri burimor i metodës. Asnjë verifikim në nivel pretendimi nuk nënkuptohet prej tyre.
- 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
Pretendime të kuruaruara
Pretendimet e ruajtura në librin e dëshmive, secili me vlerësimin e vet.
Ky pamje nuk shpik një vlerësim pretendimi kur libri i dëshmive nuk ka asnjë.
Metoda të lidhura
Të gjeneruara nga grafiku metodologjik dhe të paraqitura si marrëdhënie të sugjeruara nga makina — asnjë pretendim dëshmie nuk nënkuptohet.