Cornelius Puschmann
Diese Einführung gliedert sich in neun inhaltliche Kapitel, in denen wesentliche Ansätze der automatisierten Inhaltsanalyse mit R anhand von zahlreichen Beispielen vorgestellt werden. Dabei werden sog. R-Notebooks verwendet, die eine Kombination aus Erläuterungen und R-Code enthalten, welcher gemeinsam mit den hier abrufbaren Korpora und weiteren Ressourcen ausgeführt und beliebig angepasst werden kann. Die aktuellste (Entwicklungs-)Fassung der R-Notebooks findet sich auf GitHub .
Sämtliche in dieser Einführung verwendeten R-Notebooks, Korpora und Lexika und können hier heruntergeladen werden . R-Pakete Die wichtigste technische Grundlage dieser Einführung liefert das Paket quanteda , entwickelt von Ken Benoit und Kollegen, welches eine umfangreiche Basisinfrastruktur für die Analyse von Textdaten in R darstellt. Mit quanteda liest man Textdaten ein, legt man Korpora an, zählt man Wörter und wendet Lexika auf Daten an . Damit ist quanteda deutlich umfangreicher als die meisten vergle
Weitere Pakete werden in dieser Einführung für spezialisierte Aufgaben verwendet, die quanteda nicht abdeckt. Dazu gehört das überwachte maschinelle Lernen (Kapitel 5) genauso wie sogenannte Themenmodelle (Kapitel 6) und Tagging/Parsing (Kapitel 7). Für den ersten Punkt setzen wir die Pakete topicmodels und stm ein, für den zweiten Punkt wird das Paket RTextTools herangezogen, und für die linguistische Annotation spielen u.a. udpipe und spacyr eine Rolle.
Cornelius Puschmann