Keli Du: Evaluation von LDA Topic Modeling in den Digital Humanities – Forschungsstand, Methode, Ergebnis

Als quantitative Textanalysemethode wurde die sog. Latent Dirichlet Allocation (LDA), die oft auch allgemein als Topic Modeling bezeichnet wird, in den letzten Jahren in den Digital Humanities häufig eingesetzt, um umfangreiche unstrukturierte Textdaten zu untersuchen. Gleichwohl ist Topic Modeling aufgrund seiner Komplexität in Bezug auf bspw. die konkret verwendeten Algorithmen und einzelnen Parametereinstellungen noch nicht abschließend erforscht. So lässt sich beim Einsatz von Topic Modeling beobachten, dass diese Methode empfindlich auf die Einstellung der jeweiligen Parameter reagiert. Aufgrund dessen wird Topic Modeling mit LDA zum Teil  kritisch gesehen.

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