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Titel:

Komplexität, Heterogenität und big data – (oder) Wie Machine Learning Algorithmen die explorative Analyse institutioneller Vielfalt erlauben

Dokumenttyp:
Graue Literatur
Herausgeber:
Kirchner, Stefan; Krüger, Anne K.; Meier, Frank; Meyer, Uli
Autor(en):
Bohn, Stephan
Abstract:
Obgleich Komplexität und Heterogenität zu bedeutenden Themensträngen im Neoinstitutionalismus geworden sind, fehlt es an Konzepten und empirischen Methoden sie zu erfassen. Dieser Kritikpunkt wird im Folgenden unter Rückgriff auf die Klassiker der Logikdebatte und deren Anspruch, die Vielfalt des institutionellen Systems in den Blickpunkt zu rücken, adressiert. Daraus abgeleitet werden die Potenziale von Machine Learning Techniken wie Topic Modeling vorgestellt. Solche Methoden erlauben es im Si...     »
Erscheinungsort:
München
Jahr:
2018
Zeitschriftentitel:
Nano-Papers
Ausgabe:
8
Sprache:
de
DOI:
doi:10.14459/2018md1463435
Hinweise:
Die „Nano-Papers: Institution – Organisation – Gesellschaft“ sind ein Produkt des DFG-geförderten wissenschaftlichen Netzwerkes „Das ungenutzte Potential des Neoinstitutionalismus. Theoretische Herausforderungen und empirische Forschungsperspektiven“ und werden von den Netzwerkkoordinatoren: Dr. Stefan Kirchner, Dr. Anne K. Krüger, Dr. Frank Meier und Dr. Uli Meyer heraus- gegeben. (http://gepris.dfg.de/gepris/projekt/251753753)
TUM Einrichtung:
Munich Center for Technology in Society (MCTS)
Verlag / Institution:
Technische Universität München
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