@techreport{LehmannAlbrechtZauter2020, author = {Lehmann, Robert and Albrecht, Jens and Zauter, Sigrid}, title = {CaSoTex, Computerunterst{\"u}tzte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte}, series = {E-Beratung}, volume = {2020}, journal = {E-Beratung}, number = {1}, address = {N{\"u}rnberg}, organization = {Institut f{\"u}r e-Beratung}, doi = {10.34646/thn/ohmdok-619}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6197}, pages = {10}, year = {2020}, abstract = {Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzm{\"o}glichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beitr{\"a}ge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenh{\"a}ngen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterst{\"u}tzen bzw. erg{\"a}nzen k{\"o}nnen, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergr{\"o}ßerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere {\"U}berlegungen zu gr{\"o}ßeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. {\"U}berwachte Lernverfahren k{\"o}nnen mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {de} } @inproceedings{GrandeitHaberkernLangetal.2020, author = {Grandeit, Philipp and Haberkern, Carolyn and Lang, Maximiliane and Albrecht, Jens and Lehmann, Robert}, title = {Using BERT for Qualitative Content Analysis in Psychosocial Online Counseling}, series = {Proceedings of the Fourth Workshop on Natural Language Processing and Computational Social Science}, booktitle = {Proceedings of the Fourth Workshop on Natural Language Processing and Computational Social Science}, publisher = {Association for Computational Linguistics}, address = {Stroudsburg, PA, USA}, doi = {10.18653/v1/2020.nlpcss-1.2}, pages = {11 -- 23}, year = {2020}, abstract = {Qualitative content analysis is a systematic method commonly used in the social sciences to analyze textual data from interviews or online discussions. However, this method usually requires high expertise and manual effort because human coders need to read, interpret, and manually annotate text passages. This is especially true if the system of categories used for annotation is complex and semantically rich. Therefore, qualitative content analysis could benefit greatly from automated coding. In this work, we investigate the usage of machine learning-based text classification models for automatic coding in the area of psycho-social online counseling. We developed a system of over 50 categories to analyze counseling conversations, labeled over 10.000 text passages manually, and evaluated the performance of different machine learning-based classifiers against human coders.}, language = {en} } @article{Lehmann2020, author = {Lehmann, Robert}, title = {Die Professionalisierung der Onlineberatung}, series = {FORUM - Sexualaufkl{\"a}rung und Familienplanung}, volume = {2020}, journal = {FORUM - Sexualaufkl{\"a}rung und Familienplanung}, number = {2}, publisher = {Bundesinstitut f{\"u}r {\"O}ffentliche Gesundheit}, address = {K{\"o}ln}, pages = {3-5}, year = {2020}, subject = {Computerunterst{\"u}tzte Kommunikation}, language = {de} } @article{Lehmann2020, author = {Lehmann, Robert}, title = {Evidenz als Basis der Profession}, series = {Soziale Arbeit: Zeitschrift f{\"u}r soziale und sozialverwandte Gebiete}, volume = {69}, journal = {Soziale Arbeit: Zeitschrift f{\"u}r soziale und sozialverwandte Gebiete}, number = {6}, publisher = {Nomos}, issn = {0490-1606}, doi = {10.5771/0490-1606-2020-6-217}, pages = {217 -- 223}, year = {2020}, abstract = {Die Entwicklungslinien der berufspolitischen Initiativen Sozialer Arbeit und der Wissenschaft der Sozialen Arbeit machen deutlich, dass sich die Wissenschaft sehr positiv entwickelt hat, w{\"a}hrend die Bem{\"u}hungen um eine formale Professionalisierung gescheitert sind. Die geringe Nutzung wissenschaftlichen Wissens in der Praxis ist eine erkl{\"a}rende Variable. Daher wird die Profession zur verst{\"a}rkten Nutzung von evidenzbasiertem Wissen aufgefordert und ermutigt, sich als Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Praxis zu begreifen.}, language = {de} }