{"title":"Czy komputer rozpozna hejtera? Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) w jakościowej analizie danych","authors":"Marek Troszyński, Aleksandra Wawer","doi":"10.18778/1733-8069.13.2.04","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Celem artykułu jest przedstawienie procesu automatyzacji kodowania tekstów pochodzących z mediów społecznościowych. Wdrożenie tego procesu pozwala na ilościowe potraktowanie jakościowych metod analizy treści. W efekcie otrzymujemy możliwość przeprowadzenia analizy na korpusach liczących setki tysięcy tekstów, które są kodowane w oparciu o ich znaczenia. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML). Omawianą metodę kodowania prezentujemy na przykładzie projektu oznaczania „mowy nienawiści” w tekstach pochodzących z polskich forów internetowych. Kluczowym problemem jest precyzyjna konceptualizacja i operacjonalizacja tej kategorii. Pozwala to na przygotowanie dokładnej instrukcji kodowej oraz przeprowadzenie treningu zespołu kodującego. Efektem jest podwyższenie współczynnika zgodności kodujących. Oznaczone teksty zostaną wykorzystane jako dane treningowe dla metod automatycznej kategoryzacji opartych o algorytmy uczenia maszynowego. W dalszej części artykułu opisujemy zastosowane metody kodowania automatycznego. Tekst kończy podsumowanie wskazujące na czynniki, które są kluczowe dla procesu badawczego wykorzystującego uczenie maszynowe.","PeriodicalId":279282,"journal":{"name":"Przegląd Socjologii Jakościowej","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Przegląd Socjologii Jakościowej","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18778/1733-8069.13.2.04","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Czy komputer rozpozna hejtera? Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) w jakościowej analizie danych
Celem artykułu jest przedstawienie procesu automatyzacji kodowania tekstów pochodzących z mediów społecznościowych. Wdrożenie tego procesu pozwala na ilościowe potraktowanie jakościowych metod analizy treści. W efekcie otrzymujemy możliwość przeprowadzenia analizy na korpusach liczących setki tysięcy tekstów, które są kodowane w oparciu o ich znaczenia. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML). Omawianą metodę kodowania prezentujemy na przykładzie projektu oznaczania „mowy nienawiści” w tekstach pochodzących z polskich forów internetowych. Kluczowym problemem jest precyzyjna konceptualizacja i operacjonalizacja tej kategorii. Pozwala to na przygotowanie dokładnej instrukcji kodowej oraz przeprowadzenie treningu zespołu kodującego. Efektem jest podwyższenie współczynnika zgodności kodujących. Oznaczone teksty zostaną wykorzystane jako dane treningowe dla metod automatycznej kategoryzacji opartych o algorytmy uczenia maszynowego. W dalszej części artykułu opisujemy zastosowane metody kodowania automatycznego. Tekst kończy podsumowanie wskazujące na czynniki, które są kluczowe dla procesu badawczego wykorzystującego uczenie maszynowe.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
