Name
Title | ||
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Text Mining für Online-Partizipationsverfahren: Die Notwendigkeit einer maschinell unterstützten Auswertung. |
Abstract | ||
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Online-Partizipationsverfahren werden in den letzten Jahren vermehrt von Städten und Gemeinden eingesetzt, um ihre Bürger in politische Entscheidungsprozesse einzubeziehen. Der vorliegende Beitrag beginnt mit einer Kategorisierung von Online-Partizipationsverfahren im politischen Kontext in Deutschland und fokussiert auf das Beteiligungsprojekt Tempelhofer Feld in Berlin. Dazu werden die Probleme einer manuellen Auswertung und die Notwendigkeit einer maschinell unterstützten Auswertung von Textbeiträgen aus Partizipationsverfahren beschrieben. |
Year | DOI | Venue |
|---|---|---|
2017 | 10.1365/s40702-017-0321-6 | HMD - Praxis Wirtschaftsinform. |
Keywords | Field | DocType |
Online-Partizipation, Argument Mining, Themenextraktion, Emotionen, Natural Language Processing, Online participation, Argument mining, Topic extraction, Emotions, Natural language processing | Knowledge management,Humanities,Engineering | Journal |
Volume | Issue | Citations |
54 | 4 | 0 |
PageRank | References | Authors |
0.34 | 1 | 3 |
Name | Order | Citations | PageRank |
|---|---|---|---|
| Matthias Liebeck | 1 | 5 | 2.48 |
| Katharina Esau | 2 | 1 | 0.69 |
| Stefan Conrad | 3 | 168 | 105.91 |