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Einführung in Text Mining mit R

Wie hat sich der Ton der Berichterstattung zum Frauenfußball in den letzten zwanzig Jahren verändert? Welche Themen werden bei den Sherlock-Holmes-Geschichten vermehrt aufgegriffen? Wie wird James Potter in Fanfictions charakterisiert?

Hinter jeder dieser Fragen steckt ein großer Textkorpus, dessen Bearbeitung viel Zeit und/oder Ressourcen bräuchte. Mittlerweile kann man diese Frage aber auch in Minutenschnelle durch Text Mining beantworten. Text Mining ist eine computergestützte Textanalyse, bei der Texte durch statistische Verfahren ausgewertet werden. So kann ein Korpus von tausenden von Texten analysiert werden, was gerade in einer Welt von digitalisierten Archiven wie dem Projekt Gutenberg und LexisNexis immer relevanter wird. Dabei soll Text Mining die klassische Literaturanalyse nicht ersetzen, sondern vielmehr erweitern.

Das Tutorium ist als eine praktische Einführung in das Text Mining gedacht. Wir werden mit dem kostenlosen und anfänger:innenfreundlichen Programm R arbeiten, das einen einfachen Einstieg für Student:innen ohne Informatikkenntnisse bietet und neben Python als das beliebteste Programm für Datenanalysen gilt. Es sind weder Informatik- noch Statistikkenntnisse notwendig!

Das Tutorium soll im Hybridformat stattfinden, d.h. in Präsenz mit gleichzeitiger Videoübertragung. Bisher ist es auf Deutsch geplant, kann aber auf Wunsch auch auf Englisch stattfinden. Für die Anmeldung bitte eine formlose E-Mail an heise@em.uni-frankfurt.de mit der Wunschsprache (deutsch/englisch) schreiben.

Zeit: Mo. 14:00 bis 16:00 c.t. (ab 25.10.)

Ort: Seminarhaus – SH 1.105 (hybrid)

Kontakt: heise@em.uni-frankfurt.de