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Original title:
Opinion Mining for Qualitative Content Studies
Translated title:
Opinion Mining für Qualitative Inhaltsanalysen
Author:
Hagerer, Gerhard Johann
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Groh, Georg (Prof. Dr.)
Referee:
Groh, Georg (Prof. Dr.); Pfeffer, Jürgen (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
opinion mining, sentiment analysis, qualitative research, social media, machine learning, natural langauge processing
Translated keywords:
Opinion Mining, Sentimentanalyse, Qualitative Forschung, Soziale Medien, Maschinelles Lernen, Natürliche Sprachverarbeitung
TUM classification:
DAT 500
Abstract:
Social media provides rapidly growing content in the form of texts and multimedia files, which are rich data sources for many research disciplines. With regard to processing these sources, there is a substantial evolution of data science related disciplines, such as, machine learning (ML), natural language processing (NLP), et cetera. However, the integration of these innovations into the workflow of domain experts to manually analyze social media big data in application domains is understudie...     »
Translated abstract:
Soziale Medien stellen rapide wachsende Inhalte in Form von Texten und Multimediadateien zur Verfügung, die für viele Forschungsdisziplinen reichhaltige Datenquellen darstellen. Im Hinblick auf die Verarbeitung dieser Quellen gibt es eine starke Entwicklung der mit den Datenwissenschaften verbundenen Disziplinen, wie z.B. maschinelles Lernen, Computerlinguistik, Text Mining, und so weiter. Die Integration dieser Innovationen in den Arbeitsablauf von Fachleuten zur manuellen Analyse von Big Dat...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1655340
Date of submission:
02.06.2022
Oral examination:
26.04.2023
File size:
10420036 bytes
Pages:
244
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230426-1655340-1-5
Last change:
27.06.2023
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