Text Mining
Text Mining ermöglicht die effiziente Gewinnung von Informationen aus den wachsenden Mengen unstrukturierter Texte. Die Kombination aus interpretativer Bewertung und statistischen Verfahren birgt das Potenzial, neue Erkenntnisse zu gewinnen und so zu evidenzbasierter Politikgestaltung beizutragen. In Zusammenarbeit mit der Universität Leipzig wendet das DEval Text Mining in Evaluierungen an und entwickelt Werkzeuge, um Evaluatorinnen und Evaluatoren die notwendige Infrastruktur zur eigenständigen Anwendung von Text Mining zur Verfügung zu stellen.
Zusammenfassung
Alle Prozesse der Politikformulierung und -umsetzung in der Entwicklungszusammenarbeit erzeugen Text: Modulvorschläge beschreiben Mittel und Ziele von Interventionen, Fortschrittsberichte erläutern den Fortgang geförderter Entwicklungsmaßnahmen und Evaluierungen liefern Evidenz zur Wirksamkeit der Entwicklungszusammenarbeit. Darüber hinaus spiegeln die Presse und soziale Medien die öffentliche Meinung über die Entwicklungszusammenarbeit wider und können in einigen Fällen auch Wirkungen beschreiben.
Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Texte verunmöglicht jedoch das detaillierte Lesen aller relevanten Quellen. Text Mining kombiniert qualitative Bedeutungsanalysen mit statistischen Verfahren, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren. Es ist eine Methode, die es Evaluatorinnen und Evaluatoren ermöglicht, große Dokumentensammlungen effizient zu analysieren und so der Fülle digitaler Informationen gerecht zu werden.
Das DEval wendet Text Mining in Evaluierungen an und entwickelt Werkzeuge, um die Anwendung von Text Mining durch Evaluatorinnen und Evaluatoren zu erleichtern. Dies umfasst die Entwicklung eines Tools zur Geokodierung von Projektstandorten auf Grundlage von Projektdokumenten, die Analyse von Menschenrechtsaspekten in Projektdokumenten mit Verfahren maschinellen Lernens, automatisierte Sprachverarbeitung und Sentimentanalysen von Zeitungsartikeln und Tweets sowie die Unterstützung der Entwicklung einer Text-Mining-Infrastruktur, die die Anwendung von Text-Mining durch ein Webinterface und vordefinierte Arbeitsabläufe erleichtert.
Team
- Dr. Thomas Wencker Senior-Evaluator - Teamleitung
- Dr. Andreas Niekler Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Kontakt
Dr. Thomas Wencker
Telefon: +49 (0)228 336907-951
E-Mail: thomas.wencker@DEval.org
Dr. Sven Harten
Telefon: +49 (0)228 336907-950
E-Mail: sven.harten@DEval.org