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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.
Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beiträge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenhängen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterstützen bzw. ergänzen können, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergrößerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere Überlegungen zu größeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. Überwachte Lernverfahren können mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern.