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Enregistrement W4313409859 · doi:10.22148/001c.57195

From Concepts to Texts and Back: Operationalization as a Core Activity of Digital Humanities

2022· article· en· W4313409859 sur OpenAlexvenueno aff
Axel Pichler, Nils Reiter

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationRealmEpistemologyProcess (computing)Construct (python library)Computer scienceSociologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article puts operationalization as a research practice and its theoretical consequences into focus. As all sciences as well as humanities areas use concepts to describe their realm of investigation, digital humanities projects are usually faced with the challenge of ‘bridging the gap’ from theoretical concepts (whose meaning(s) depend on a certain theory and which are used to describe expectations, hypothesis and results) to results derived from data. The process of developing methods to bridge this gap is called ‘operationalization’, and it is a common task for any kind of quantitative, formal, or digital analysis. Furthermore, operationalization choices have long-lasting consequences, as they (obviously) influence the results that can be achieved, and, in turn, the possibilities to interpret these results in terms of the original research question. However, even though this process is so important and so common, its theoretical consequences are rarely reflected. Because the concepts that are operationalized cannot be operationalized in isolation, operationalizing is not only an engineering or implementation challenge, but touches on the theoretical core of the research questions we work on, and the fields we work in. In this article, we first clarify the need to operationalize on selected, representative examples, situate the process within typical DH workflows, and highlight the consequences that operationalization decisions have. We will then argue that operationalization plays such a crucial role for the digital humanities that any kind of theory needs to take off from operationalization practices. Based on these assumptions, we will develop a first scheme of the constraints and necessities of such a theory and reflect their epistemic consequences.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0070,100
Communication savante0,0250,061
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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