Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  topic modeling
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The COVID-19 pandemic has led to a rise in opposition to vaccination, hindering herd immunity. As social media play a major role in the formation of anti-vaccination communities, it is critical to monitor the discourse on the platforms to effectively counter the negative sentiment and encourage people to vaccinate. This study employs computational content analysis, specifically topic modeling and time series analysis, to monitor the COVID-19 anti-vaccination communities on Facebook in Czechia. The analysis generated 18 topics with politics, governance, and international affairs being the most discussed, and only five dealt with issues directly related to COVID-19. Discussions about information and its credibility were prevalent, and members of these anti-vaccination communities relied heavily on social media content and conspiracy websites as sources of information, while neglecting scientific resources. The study highlights the need for ongoing monitoring of anti-vaccination communities on social media and the development of effective communication strategies to promote vaccination.
EN
The work explores the portrayal of the sixth president of Ukraine, Volodymyr Zelensky, in Russian and Ukrainian media sources during the pre-electoral campaign in 2019. The study used network analysis, n-grams’ generation, and LDA-based topic modeling. The study reveals that Russia’s media focused on Zelensky as a media personality, while Ukrainian sources paid attention to the portrayal of a novel popular politician. The target audience of the candidate’s campaign was the Russian-speaking population of Ukraine. Media in Ukraine’s native language were more inclined to mention elections, the role of the other candidate Petro Poroshenko and the nationalist mood, while defining Zelensky as just an ordinary candidate in an electoral race. The article is based on academic resources concerning the history of the development of political and media contexts in Ukraine, paying particular attention to agenda-setting, framing and priming techniques, and the personality of Volodymyr Zelensky.
PL
Istotą jakościowych praktyk badawczych jest wieloparadygmatyczność, która rodzi współistnienie różnych podejść metodologicznych w analizie i badaniu ludzkich doświadczeń w świecie życia codziennego. Różnorodność ta jest szczególnie widoczna w dziedzinie badań i analizy danych narracyjnych. Celem artykułu jest refleksja metodologiczna nad tworzeniem typologii analiz narracyjnych i zarazem propozycja nowego sposobu typologizacji podejść analitycznych, opartego na łączeniu lingwistyki korpusowej i przetwarzania języka naturalnego z procedurami CAQDAS, analizy treści i Text Mining. Typologia ta jest oparta na analizie narracyjnych praktyk badawczych odzwierciedlonych w języku anglojęzycznych artykułów opublikowanych w pięciu uznanych na świecie jakościowych czasopismach metodologicznych w latach 2002–2016. W artykule wykorzystuję metodę słownikową w procesie kodowania artykułów, hierarchiczne grupowanie i modelowanie tematyczne w celu odkrywania w tych publikacjach różnych typów analiz narracyjnych i badania relacji semantycznych między nimi. Jednocześnie konfrontuję heurystyczną typologię Riessmana z podejściem opartym na lingwistyce i eksploracji danych w celu rozwijania spójnego obrazu metodologii analizy narracyjnej we współczesnej dziedzinie badań jakościowych. Ostatecznie przedstawiam nowy model myślenia o analizie narracyjnej.
EN
The nature of qualitative research practices is multiparadigmaticity which creates coexistence of different research and analytical approaches to the study of human experience in the living world. This diversity is particularly observed in the contemporary field of narrative research and data analysis. The purpose of this article is a methodological reflection on the process of developing typology and a proposition of new data-driven and practice-based typology of narrative analyses used by qualitative researchers in the lived experience research. I merge the CAQDAS, Corpus Linguistics, and Text Mining procedures to examine the analytical strategies inherited in a vivid language of English-language research articles, published in five influential qualitative methodological journals between 2002-2016. Using the dictionary-based content analysis in the coding process, hierarchical clustering, and topic modeling – a text-mining tool for discovering hidden semantic structures in a textual body – I confront Catherine Kohler Riessman’s heuristic typology with the data-driven approach in order to contribute the more coherent image of narrative analysis in the contemporary field of qualitative research. Finally, I propose a new model of thinking about the typology of narrative analyses based upon research practices.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.