Odkrywanie reprezentacji demokracji w Big Data: semantyczny dobór celowy próby do badań jakościowych i mieszanych - Plisiecki, Hubert; Kwiatkowska, Agnieszka (Przegląd Socjologii Jakościowej, 2024)
Wzrastająca liczba dużych, wielotematycznych korpusów tekstowych w naukach społecznych stwarza wyzwanie w doborze odpowiednich dokumentów do badań jakościowych i mieszanych. Tradycyjne metody doboru próby wymagają intensywnego kodowania manualnego lub uprzedniej wiedzy o zbiorze danych, podczas gdy metody nienadzorowane mogą dawać wyniki niespójne z kodowaniem opartym na teorii. Aby temu zaradzić, autorzy proponują semantyczny dobór celowy próby – podejście wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego z użyciem osadzeń dokumentów tworzonych przez średnią ważoną wektorów słów, z wagami określonymi współczynnikiem tf-idf (częstość terminu odwrotnie proporcjonalna do częstości dokumentu). Skuteczność podejścia zademonstrowano na przykładzie demokracji – złożonego tematu, trudnego do wydobycia z korpusów parlamentarnych. Proponowana metoda pozwala na niezawodny i efektywny dobór próby tekstów w dowolnej dziedzinie badań korzystającej z Big Data. Wkład autorów obejmuje walidację tego podejścia NLP dla nauk społecznych i humanistycznych oraz dostarczenie rzetelnego narzędzia dla badaczy, ułatwiającego pogłębioną analizę jakościową i eksplorację korpusów Big Data w ramach obliczeniowej teorii ugruntowanej.