Gregor Wiedemann und sein Team analysieren große Textmengen mit automatisierten Verfahren. Die Zukunft der Medienforschung?
Podcast: BredowCast
Erschienen: 09.06.2022
Dauer: 00:46:21
Was in Inhaltsanalysen einst noch mühsam händisch codiert werden musste, macht Gregor Wiedemann in einem Bruchteil der Zeit. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er Verfahren, die aus riesigen Textkörpern komplexe semantische Strukturen in Form von Argumenten herausfiltern. Argument Mining nennt man diese Technik. Hilfreich, wenn man in großen Textmengen, wie sie uns online begegnen, ganz bestimmte Teile herausgreifen möchte, um sie beispielsweise einer weiteren qualitativen Analyse zu unterziehen. Mit dieser Methode hat Gregor Wiedemann bereits die Debatte rund um Atomenergie in den Online-Artikeln des britischen Guardian untersucht. Aktuell extrahieren er uns sein Team Argumente aus Online-Debatten zu Mindestlohn und der Legalisierung von Marihuana. Mit fortschreitender Digitalisierung werden automatisierte Inhaltsanalysen wie das Argument Mining immer notwendiger, denn im digitalen Raum entstehen fortlaufend neue Texte. Nicht nur auf Social Media oder Online-Nachrichtenportalen: Viele Printprodukte digitalisieren ihre Archive und machen sie damit zugänglich für automatisierte Inhaltsanalysen. Die Menge an erforschbaren Texten wird somit unüberschaubar groß. Händische Inhaltsanalyse passé? Dass die automatisierte Textanalyse den forschenden Menschen je vollständig ersetzten wird, glaubt Gregor Wiedemann nicht. Es werde immer eine Mischung aus analoger und automatisierter Medienforschung geben. Wohin sich die automatisierten Analyseverfahren entwickeln werden, traut er sich nicht zu sagen. „Vor fünf Jahren konnte ich mir auch nicht vorstellen, dass möglich sein wird, was heute tatsächlich möglich ist. Deswegen wage ich kaum, eine Prognose abzugeben.“ Die Entwicklung ist rasant. Spannend, was noch auf uns zukommt.
Weitere Informationen und umfangreichere Shownotes gibt es ggf. auf der Podcast-Website.
