BVM: Vom Umgang mit Zeichenketten bis zur Klassifizierung von Texten - Textmining mit R

Inhalt:

Das Internet und mit ihm die Sozialen Medien führen zu einem enormen und anhaltenden Wachstum textbasierter Daten. Diese sind aus Sicht der Markt- und Sozialforschung und ihrer Auftraggeber wertvolle Rohdaten. Sie liegen jedoch überwiegend unstrukturiert vor und sind aufgrund ihrer Menge von Menschen allein nicht mehr zu analysieren. Um daraus Muster, Trends und Präferenzen zu erkennen, bedarf es der Unterstützung durch leistungsfähige Software. Die Open-Source Statistik- und Datenmanagementsprache R bietet in diesem Kontext eine Vielzahl von Funktionen und Methoden für den computergestützten Umgang mit Texten. Dies beginnt mit dem Zählen von Wortlängen, der Suche nach Textmustern und geht bis zur Analyse von Verbrauchermeinungen auf Onlineplattformen, produktbezogenen Diskussionen auf Twitter und Facebook und dem automatischen Klassifizieren von Finanznachrichten.

R verfügt schon in der Basisinstallation über eine Vielzahl von nützlichen Funktionen für den Umgang mit Texten im Marktforschungsalltag. Eine kontinuierlich wachsende Zahl von Paketen im Bereich von NLP (Natural Language Processing) erweitert den Funktionsumfang erheblich. Mit dem tm - Paket verfügt R auch über ein umfassendes Framework für das Textmining.

Zielgruppe:

TeilnehmerInnen, die

mit der Vertextung von Tabellen und Grafiken,
der Suche und dem Abgleich von Texten und Textstellen sowie
der quantitativen Analyse von Textdokumenten auch in Form offener Antworten aus Umfragen umgehen müssen.
Oder auch nur einen Einblick in die Möglichkeiten und Chancen textorientierter Datenanalyse gewinnen möchten.

Grundkenntnisse in R und der Entwicklungsumgebung Rstudio sind nützlich, jedoch keine Voraussetzung. Wichtig ist jedoch das Interesse und die Bereitschaft, Befehle auf der Kommandozeilenebene einzugeben.