Opis

• Tytuł:
  Discovering Representations of Democracy in Big Data: Purposive Semantic Sample Selection for Qualitative and Mixed-Methods Research
• Twórca:
  Plisiecki, Hubert;
  Kwiatkowska, Agnieszka
• Współtwórca:
  Plisiecki, Hubert - Polish Academy of Sciences, Poland; Uniwersytet SWPS;
  Kwiatkowska, Agnieszka - European University Institute, Italy; SWPS University, Poland;
  Plisiecki, Hubert - hplisiecki@gmail.com;
  Kwiatkowska, Agnieszka - agn.kwiatkowska@swps.edu.pl
• Opis:
  The increasing volume of large, multi-thematic text corpora in social sciences presents a challenge in selecting relevant documents for qualitative and mixed-methods research. Traditional sample selection methods require extensive manual coding or prior dataset knowledge, while unsupervised methods can yield inconsistent results with theory-driven coding. To address this, we propose purposive semantic sampling – a Natural Language Processing approach using document-level embeddings created by a weighted average of word vectors with term frequency-inverse document frequency (tf-idf). We demonstrate its effectiveness using the example of democracy, a complex topic difficult to retrieve from parliamentary corpora. This method applies to any multi-thematic research area within big data, offering a reliable, efficient sample selection method for social research texts. Our contribution includes validating this NLP approach for social sciences and humanities as well as providing a robust tool for researchers, facilitating deeper qualitative analysis and exploration of big data corpora within the computational grounded theory framework.;
  Wzrastająca liczba dużych, wielotematycznych korpusów tekstowych w naukach społecznych stwarza wyzwanie w doborze odpowiednich dokumentów do badań jakościowych i mieszanych. Tradycyjne metody doboru próby wymagają intensywnego kodowania manualnego lub uprzedniej wiedzy o zbiorze danych, podczas gdy metody nienadzorowane mogą dawać wyniki niespójne z kodowaniem opartym na teorii. Aby temu zaradzić, autorzy proponują semantyczny dobór celowy próby – podejście wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego z użyciem osadzeń dokumentów tworzonych przez średnią ważoną wektorów słów, z wagami określonymi współczynnikiem tf-idf (częstość terminu odwrotnie proporcjonalna do częstości dokumentu). Skuteczność podejścia zademonstrowano na przykładzie demokracji – złożonego tematu, trudnego do wydobycia z korpusów parlamentarnych. Proponowana metoda pozwala na niezawodny i efektywny dobór próby tekstów w dowolnej dziedzinie badań korzystającej z Big Data. Wkład autorów obejmuje walidację tego podejścia NLP dla nauk społecznych i humanistycznych oraz dostarczenie rzetelnego narzędzia dla badaczy, ułatwiającego pogłębioną analizę jakościową i eksplorację korpusów Big Data w ramach obliczeniowej teorii ugruntowanej.
• Dostępność obiektu:
  Dostęp otwarty
• Prawa: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
• Data:
  2024.12.03;
  2024.11.30
• Typ:
  Article
• Język:
  angielski
• Format:
  application/pdf
• Wydawca:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relacja:
  Przegląd Socjologii Jakościowej;4;
  20
• Temat i słowa kluczowe:
  sample selection;
  purposive sampling;
  qualitative research;
  word embeddings;
  democracy;
  dobór próby;
  dobór celowy;
  badania jakościowe;
  demokracja
• Identyfikator: http://hdl.handle.net/11089/53844 ;
  1733-8069;
  10.18778/1733-8069.20.4.02
• Dostawca danych:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
  sprawdź warunki licencji
• Rodzaj zawartości:
  obrazy