In einem neuen Blogbeitrag, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster mit dem Titel „Scaling the Critique: How Structural Topic Modelling Can Enhance Critical Discourse Analysis“ für Discourse Academy, erläutern Hendrik Theine (ICAE, JKU Linz) und Carlotta Verità (ICAE, JKU Linz) sowohl die Notwendigkeit als auch die Vorteile eines gemischten methodischen Ansatzes aus STM und CDA zur Analyse von Diskursen in großen Textkorpora.

Angesichts der leichten Verfügbarkeit großer Datenmengen benötigen wir eine Methodik, die in der Lage ist, allgemeine Diskursmuster nachzuzeichnen und gleichzeitig deren Hintergründe zu hinterfragen. Während sich die kritischer Diskursanalyse in der Regel auf qualitative Ansätze stützt, ist deren Anwendung in großem Maßstab oft schwer umsetzbar. Wir vertreten die Auffassung, dass die STM in einzigartiger Weise als Ergänzung dienen kann, indem sie dabei hilft, Trends, Verschiebungen und übergreifende Themen in großen Datensätzen zu identifizieren, die mit traditionellen CDA-Ansätzen kritisch hinterfragt werden können.

Der Beitrag stützt sich auf die Erkenntnisse aus ihrem neuen Arbeitspapier (Link siehe unten) „Beyond Text-as-Data: Integrating Structural Topic Modeling and Critical Discourse Analysis for Contextualized Transformations Research, öffnet eine Datei“. Die Komplementarität dieser Ansätze ermöglicht es ihnen, sowohl eine Übersicht über umfangreiche Textlandschaften zu erstellen als auch die kritische, qualitative Hinterfragung beizubehalten, die erforderlich ist, um dem, was sich zeigt, Bedeutung zu verleihen.
 

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