Text und Data Mining umfasst die Entwicklung und Anwendung von Methoden, um für die Sozialwissenschaften relevantes Wissen aus unstrukturierten Texten und Datenströmen zu extrahieren.
Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Text and Data Mining
- Erkennung von statistischen Regelmäßigkeiten in Daten und Texten und deren Nutzung für unterschiedliche Anwendungsfälle, z.B. für die automatisierte Gruppierung von Texten oder Datenpunkten nach bestimmten Merkmalen (wie demographischen Merkmalen oder politischen Einstellungen)
- Verknüpfung von Umfragedaten mit digitalen Verhaltensdaten, um Modelle zur Erklärung des Verhaltens unterschiedlicher Benutzergruppen zu erstellen
- Semantische Anreicherung und Analyse von kollaborativ erstellten Dokumenten (z.B. von Wikipedia-Artikeln oder wissenschaftlichen Publikationen) und deren Verknüpfung mit Informationen zum Erstellungsprozess (z.B. demographische Attribute der Verfassenden, Konflikte, Produktivität)
- Statistische Modellierung von sequentiellem menschlichen Handeln (z.B. Navigationsentscheidungen im Web oder die individuelle Fortbewegung im städtischen Straßensystem)
- Erkennung, Disambiguierung und Verlinkung von sozialwissenschaftlich relevanten Entitäten in wissenschaftlichen Publikationen (wie insbesondere Referenzen auf Forschungsdaten)
- Extraktion von Schlüsselinformationen aus Texten (z.B. Keywords) und (Semi-)Automatisierung der Inhaltserschließung
- Dahou, Abdelhalim Hafedh, Mohamed Amine Cheragui, and Ahmed Abdelali. 2023. "Performance Analysis of Arabic Pre-Trained Models on Named Entity Recognition Task." In Proceedings of the 14th International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing, edited by Ruslan Mitkov, and Galia Angelova, 458–467. Shoumen: INCOMA Ltd.. https://aclanthology.org/2023.ranlp-1.51.pdf.
- Diera, Andor, Abdelhalim Hafedh Dahou, Lukas Galke, Fabian Karl, Florian Sihler, and Ansgar Scherp. 2023. GenCodeSearchNet: A Benchmark Test Suite for Evaluating Generalization in Programming Language Understanding. Proceedings of the 1st GenBench Workshop on (Benchmarking) Generalisation in NLP. Association for Computational Linguistics (ACL). doi: https://doi.org/10.18653/v1/2023.genbench-1.2.
- Dahou, Abdelhalim Hafedh, and Brigitte Mathiak. 2023. "Subject Classification of Software Repository." In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KDIR, 1, 30-38. SciTePress. doi: https://doi.org/10.5220/0012159600003598.
- Lietz, Haiko, Mohsen Jadidi, Daniel Kostic, Milena Tsvetkova, and Claudia Wagner. 2024. "Individual and gender inequality in computer science: A career study of cohorts from 1970 to 2000." Quantitative Science Studies 5 (1): 128–152. doi: https://doi.org/10.1162/qss_a_00283.
- Kohne, Julian. 2023. "ChatDashboard - A Framework to collect, link, and process donated WhatsApp Chat Log Data." European Survey Research Association Conference (ESRA), University of Milano - Bicocca, Mailand, 2023-07-18.
| Titel | Start | Ende | Förderer |
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Kompetenzzentrum Datenqualität in den Sozialwissenschaften
(KODAQS)
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2023-11-15 | 2026-11-14 | Bund |
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NFDI for Data Science and Artificial Intelligence
(NFDI4DS)
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2021-10-01 | 2026-09-30 | DFG |
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NFDI for Business, Economic and Related Data
(BERD@NFDI)
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2021-10-01 | 2026-09-30 | DFG |
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Dehumanization Online: Measurement and Consequences (Professorinnenprogramm)
(DeHum)
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2021-01-01 | 2026-09-30 | SAW (Leibniz) |
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Digitale Verhaltensdaten: Datensätze
Digitale Verhaltensdaten – kuratierte Datensätze.