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以更好的文本促进社会科学中的文本数据革命

大规模数据的可用性已经引起了许多新的处理技术,特别是文本数据社区,现在正在开发大规模内容分析的方法,以回答许多不同的社会科学问题,例如偏振政治家的演讲如何长大是时候了媒体框架不同演员的民用运动,如#metoo运动。其中许多分析依赖于复杂的技术,这些技术与用例不同于用法的用例,例如前者的主题建模,到后者的内涵帧。分析或处理也高度依赖于有问题的数据源或语料;例如,与政治宣言相比,社交媒体内容具有截然不同的特性。然而,各种语料库和研究问题所需的某些类型的处理 - 预处理或文本清洁。

研究人员授予授予学习Facebook数据及其对选举的影响

去年看到了推出社会科学唯一-A模型设计,以允许学术研究人员访问私营企业产生的大量数据,包括Facebook数据,该数据将构成就职项目。本周,首次拨款已与社会科学研究委员会讨论。由于60多个国家和30个学术机构共同获得了12项项目,从11个国家和30个学术机构聚集在一起,以研究社交媒体对社会和民主系统的影响。