Természetesnyelv-feldolgozás, korrupciókutatás

Az előadás először a kvalitatív, kvantitatív és automatizált szövegelemzési módszerek által megválaszolható kutatási kérdéseket ismerteti, meghatározva az automatizált szövegelemzés fejlesztendő területeit, majd két empirikus kutatást mutat be. Az első kutatás dinamikus topikmodellezést alkalmaz a magyar online médiában a korrupcióról szóló diskurzus elemzésére, feltárva a korrupció keretezésének különbségeit a különböző ideológiai hátterű médiumokban. 26.000 cikk alapján elemzi a 2007 és 2018 közötti időszakra jellemző korrupciós témák népszerűségének és tartalmának változását. A második adminisztratív adatokra összpontosít: magyar közbeszerzési szerződéseket elemez a 2011 és 2020 közötti időszakból, NLP-technikák segítségével bemutatja a látens (szöveges) tartalom jelentős szerepét a közbeszerzési verseny korlátozásának azonosításában és előrejelzésében.

Katona Eszter Rita a Társadalomkutatások Módszertana Tanszék adjunktusa és az RC2S2 (Research Center for Computational Social Science) kutatócsoport, valamint a Government Transparency Institute kutatója. Automatizált szöveganalitikai módszerekkel elemzi és adatvizualizációs eszközökkel mutatja meg a nagy, szöveges adatforrások látens struktúráját. Jelenleg elsősorban közpolitikai elemzéseket végez és dashboardokat fejleszt, illetve a Digital Lens projekt oszlopos tagja.

További részletek