Auto-IA Workshop IJK HMTM Hannover 2021

Link zu den Daten: https://sync.academiccloud.de/index.php/s/CvLdFJXuEbcMwe5

Ablauf Auto-IA Workshop IJK Hannover

Tag 1: Einführung + vorbereitete Übungen

• 09:00 - 10:00: Vorstellungsrunde, Beispielstudie "Verfassungsschutzberichterstattung"
• 10:15 - 11:15: VL Preprocessing + Frequenzanalyse + Topic Model Intro
• 11:30 - 12:30: erste Diskussion zu möglichen Fragen an das Korpus
• MIttagspause
• 13:30 - 14:30 Übung Preprocessing
• 14:45 - 15:45 Übung Frequenzanalyse
• 16:00 - 17:00 Fortsetzung Übung + Diskussion

Tag 2: Weitere Übungen + Transfer auf neue Daten

• 09:00 - 10:00: Übung Topic Modeling,
• 10:15 - 11:15: Übung Topic Model Evaluation
• 11:30 - 12:30: Corona-Daten einlesen + erste Exploration
• Mittagspause
• 13:30 - 14:30: Gruppeneinteilung, Klärung Fragestellung/Operationalisierung
• 14:45 - 15:45: Gruppenarbeit "Preprocessing + Korpus-Statistik"
• 16:00 - 17:00: Präsentation des Zwischenstand + nächste Schritte im Plenum

Tag 3: Arbeit mit eigenen Daten

• 09:00 - 10:00: Übung nach Bedarf (z.B. SVM-Klassifikation)
• 10:15 - 12:30: Gruppenarbeit "Auswertung I"
• Mittagspause
• 13:30 - 14:30: Präsentation des Zwischenstand + nächste Schritte im Plenum
• 14:45 - 17:00: Gruppenarbeit "Auswertung II", ggf. gemeinsames Datenlabeln

Tag 4: Arbeit mit eigenen Daten

• 09:00 - 10:00: Übung nach Bedarf (z.B. SVM-Klassifikation)
• 10:15 - 12:30: Gruppenarbeit "Auswertung III"
• Mittagspause
• 13:30 - 14:30: Gruppenarbeit "Validierung"
• 14:45 - 15:45: Vorbereitung Abschlusspräsentation
• 16:00 - 17:00: Abschlusspräsentation

Lernziele:

• Dictionary Analyse:
• fremdes Diktionär benutzen
• eigenes Diktionär aufbauen
• Topic Modeling: - Modell berechnen - Modell evaluieren - Modell interpretieren
  • Visualsierung von Ergebnissen
  • Validierung von Ergebnissen
  • ggf. Text-Klassifikation mit maschinellem Lernen

Mögliche Fragestellungen für den Corona-Datensatz:

• Wie verläuft die Konjunktur von Lockerungen und Lockdown in der Berichterstattung?
• Welche Schlüsselereignisse / neue Subthemen werden im Pandemieverlauf sichtbar (keyterms zum Vormonat, LDA)
• In welchen Themen sind eher Männer bzw. Frauen repräesentiert? (Dictionary mit männl. / weibl. vornamen)
• Welche Länder stehen im Verlauf der Pandemie im Fokus der Berichterstattung? (Dictionary mit Ländernamen)
• Wie verändert sich das Themenvokabular, wenn Artikel entweder Hendrik Streek oder Christan Drosten zitieren? (STM mit topical content covariate)
• Wie wird die die Regierungsarbeit von Jens Spahn im Verlauf der Pandemie öffentlich bewertet? (Sentiment dictionary vs. Klassifikation), https://rdrr.io/github/kbenoit/quanteda.dictionaries/man/data_dictionary_Rauh.html
• Alternativlosigkeitsrhetorik

Breakout Räume (Das werden wir je nach Bedarf entscheiden und geeignete Gruppen identifizieren):

• entlang thematischer Filterung mit Topic Models?
• entlang Methoden?
  • dictionaries
  • classification
  • topic modeling
  • text2vec?
• Labeling-Tool vorbreiten, wenn Klassifikation gemacht werden soll?