ScholarGate
Assistent
Process / pipelineInformation extraction / NLP for political science

Event Data Analysis of Conflict

Event data analysis is the automated extraction of structured records of political interactions — who did what to whom, when, and where — from large volumes of news text, for the quantitative study of conflict and cooperation. Pioneered for machine coding by Philip Schrodt with the KEDS and TABARI systems and scaled in projects such as ICEWS and GDELT, it turns unstructured reporting into dated actor-action-target triples coded to an ontology like CAMEO, which can then be aggregated into time series of interstate or intrastate hostility.

Öppna i MethodMindSnartTillämpa, jämför, få vägledning
Verktyg och resurser
Ladda ner bildspel
Lär dig och utforska
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  1. Schrodt, P. A., Davis, S. G., & Weddle, J. L. (1994). Political science: KEDS — A program for the machine coding of event data. Social Science Computer Review, 12(4), 561–588. See also Gerner, Schrodt et al. (1994), Machine coding of event data using regional and international sources, International Studies Quarterly, 38(1), 91–119. DOI: 10.2307/2600873
  2. Boschee, E., Lautenschlager, J., O'Brien, S., Shellman, S., Starz, J., & Ward, M. (2015). ICEWS Coded Event Data. Harvard Dataverse. DOI: 10.7910/DVN/28075

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 22). Automated Event Data Coding for the Study of Political Conflict. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/international-relations/event-data-conflict

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida

Refereras av

ScholarGateEvent Data Analysis of Conflict (Automated Event Data Coding for the Study of Political Conflict). Hämtad 2026-06-24 från https://scholargate.app/sv/international-relations/event-data-conflict · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026