Journals / Hitit Sosyal Bilimler Dergisi / 2023 / Cilt: 16 Sayı: 1

Automated text analysis methods and application areas in political science

Siyaset biliminde otomatik metin analizi yöntemleri ve uygulama alanları

Pages
190–208
Publication Date
2023-06-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

While emphasizing the potential contribution of these methods to political science, this study provides examples from application areas.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Automated text analysis has become a rapidly growing field in political science due to its ability to analyze large-scale textual data in ways that were not previously possible.
📊
Key Findings & Data:However, because there are many different methods available for analyzing textual data, it can be difficult for researchers to choose the most appropriate approach for their research questions and data.
💡
Conclusion & Impact:While emphasizing the potential contribution of these methods to political science, this study provides examples from application areas.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Otomatik Metin Analizi · Siyaset Bilimi · Büyük Veri

Abstract

Automated text analysis has become a rapidly growing field in political science due to its ability to analyze large-scale textual data in ways that were not previously possible. However, because there are many different methods available for analyzing textual data, it can be difficult for researchers to choose the most appropriate approach for their research questions and data. This article provides a general overview of the use of statistical summaries, supervised and unsupervised machine learning, distributional semantic models, and word embedding methods for examining political phenomena. It compares the data requirements, outputs produced, basic assumptions, advantages, and disadvantages of not only basic methods such as calculating simple frequency distributions and similarity/distance measurements but also more advanced methods. While emphasizing the potential contribution of these methods to political science, this study provides examples from application areas.

Özet

Otomatik metin analizi, büyük boyuttaki metin verilerini daha önce mümkün olmayan yollarla analiz etme yeteneği sayesinde siyaset biliminde hızla büyüyen bir alan haline gelmiştir. Ancak, metinsel verileri analiz etmek için pek çok farklı yöntemin bulunması, araştırmacıların araştırma soruları ve verileri için en uygun yaklaşımı belirleme sürecini zorlaştırmaktadır. Bu makale, siyasi olguları incelemek için kullanılan farklı otomatik metin analizi yöntemleri arasından basit istatistiksel analizler, denetimli/denetimsiz makine öğrenmesi, dağılımsal semantik modeller ve kelime gömme yöntemlerini ele alarak araştırmacılara kapsamlı bir kaynak sunmayı amaçlamaktadır. Basit sıklık dağılımlarının hesaplanması ve benzerlik/uzaklık ölçümlerinin kullanımı gibi temel yöntemlerin yanı sıra daha gelişmiş yöntemlerin temel varsayımları, ürettiği çıktılar, güçlü ve zayıf yönleri karşılaştırmalı olarak ele alınmaktadır. Bu çalışma, bu yöntemlerin siyaset bilimine katkı sağlama potansiyelini vurgulamakla birlikte uygulama alanlarından örnekler sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

ÜNAL, B. A. (2023). Automated text analysis methods and application areas in political science. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 16 Sayı: 1, 190–208. https://ajindex.com/articles/949686

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

  1. Atalay, M. ve Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamalari-artificial intelligence and machine learning applications in big data analysis. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. doi:10.20875/makusobed.309727 Athey, S. (2018). The impact of machine learning on economics. A. Agrawal, J. Gans ve A. Goldfarb (Ed.), The economics of artificial intelligence: An agenda (s.507-547) içinde. Chicago: University of Chicago Press.
  2. Aydoğan, M. ve Karcı, A. (2019). Kelime temsil yöntemleri ile kelime benzerliklerinin incelenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(2), 181-196. doi:10.21605/cukurovaummfd.609119 Benoit, K. (2020). Text as data: An overview. L. Curini and R. Franzese (Ed.), The handbook of research methods in political science and international relations (ss. 461-497) içinde. Tthousand Oaks: Sage. Benoit, K. ve Laver, M. (2003). Estimating Irish party policy positions using computer wordscoring: The 2002 election–a research note. Irish political studies, 18(1), 97-107. doi:10.1080/07907180312331293249 Bisong, E. (2019). Google AutoML: cloud natural language processing. Building machine learning and deep learning models on google cloud platform: a comprehensive guide for beginners, 599-612. doi: 10.1007/978-1-4842-4470-8_43 Bouchart, S. (2020). Classification and clustering. SAGE Publications Ltd. doi:10.4135/9781526486387 Budge, I. ve Pennings, P. (2007). Do they work? Validating computerised word frequency estimates against policy series. Electoral Studies, 26(1), 121-129. doi:10.1016/j.electstud.2006.04.002 Di Cocco, J. ve Monechi, B. (2022). How populist are parties? Measuring degrees of populism in party manifestos using supervised machine learning. Political Analysis, 30(3), 311-327. doi:10.1017/pan.2021.29 Diermeier, D., Godbout, J. F., Yu, B. ve Kaufmann, S. (2012). Language and ideology in Congress. British Journal of Political Science, 42(1), 31-55. doi: 10.1017/S0007123411000160 Eggers, A. C., ve Spirling, A. (2018). The shadow cabinet in Westminster systems: modeling opposition agenda setting in the House of Commons, 1832–1915. British Journal of Political Science, 48(2), 343-367. doi:10.1017/S0007123416000016 Evans, M., McIntosh, W., Lin, J. ve Cates, C. (2007). Recounting the courts? Applying automated content analysis to enhance empirical legal research. Journal of Empirical Legal Studies, 4(4), 1007-1039. doi: 10.1111/j.1740-1461.2