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Enregistrement W3133749754 · doi:10.5771/1615-634x-2021-1-25

Digitale Methoden: Zur Positionierung eines Ansatzes

2021· article· de· W3133749754 sur OpenAlexaff
Richard Rogers

Notice bibliographique

RevueMedien & Kommunikationswissenschaft · 2021
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociology and Education Studies
Établissements canadiensVisions of Science Network for Learning
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ziel dieses Aufsatzes ist es, ein Grundverständnis von digitalen Methoden und ihrer Anwendung zu vermitteln, insbesondere im Hinblick auf die Nutzung von Software bei dieser Art der Forschung. Dazu wird in einem ersten Schritt argumentiert, warum es bei einer Forschung mittels digitaler Methoden nicht darum geht, Webdaten im Vergleich mit der sozialen Welt jenseits des Webs zu „überprüfen“. Vielmehr geht es darum, das Web in seiner eigenen Spezifik für die Forschung nutzbar zu machen. Entsprechend setzen digitale Methoden bei „nativ“, d. h. originär digitalen Daten an und unterscheiden sich so von anderen Methoden des Computational Turn in den Sozial- und Geisteswissenschaften. Dies konkretisiert sich in der Forschungspraxis der digitalen Methoden, die anhand der Nutzung des Internet Archive, der Google Websuche, von Wikipedia, Facebook, Twitter und YouTube sowie plattformübergreifenden Studien veranschaulicht wird. Solche Beispiele machen deutlich, dass es bei digitalen Methoden um eine spezifische „Wiederverwendung“ von Online-Daten geht, ähnlich wie bei anderen non-responsiven Methoden.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0170,023
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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