1. Giriş ve Kuramsal Çerçeve

Bu çalışma, büyük ölçekli metin verilerinin akademik araştırmalarda analiz edilmesine yönelik hesaplamalı yöntemleri incelemektedir.

2. Metodoloji ve Veri Toplama

  • Veri Toplama: Açık API’ler ve web kazıma araçları ile toplanan yapılandırılmamış metinler.
  • Ön İşleme: Noktalama işaretlerinin temizlenmesi, kök bulma (stemming/lemmatization) ve etkisiz kelimelerin (stop-words) ayıklanması.
  • Model Eğitimi: Denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi modelleriyle konu modelleme (Topic Modeling - LDA) ve duygu sınıflandırması.

3. Sonuç ve Öneriler

Hesaplamalı yöntemler, sosyal bilimcilerin binlerce belgeyi geleneksel içerik analizine kıyasla çok daha hızlı ve objektif biçimde sınıflandırmasını sağlamaktadır.