The World of Topic Modeling in R - Nomos eLibrary

M&K Medien & Kommunikationswissenschaft / The World of Topic Modeling in R

M&K Medien & Kommunikationswissenschaft / The World of Topic Modeling in R

Contents
- Chapter Expand | CollapseAuthorsPage
- 181–182 Titelei/Inhaltsverzeichnis 181–182
- 183–190 Editorial 183–190
- 191–285 Aufsätze 191–285
  - 191–212 Wie Wahlkommunikation mobilisiert: Einfluss-, Selektions- und Reziprozitätsbeziehungen bei der Bundestagswahl 2017 Winfried Schulz Winfried Schulz 191–212
  - 213–233 „Neutral vermitteln“ oder „ermächtigend berichten“? Strukturelle Unterschiede von journalistischem Rollenselbstverständnis und bevölkerungsseitigen Erwartungen Louise Sprengelmeyer, Julius Reimer, Hannah Immler, Wiebke Loosen, Julia Behre, Sascha Hölig Louise Sprengelmeyer, Julius Reimer, Hannah Immler, Wiebke Loosen, Julia Behre, Sascha Hölig 213–233
  - 234–255 Wissenschaftskommunikation als kommunikative Figuration. Ein konzeptioneller Rahmen für die empirische Untersuchung von Domänen der Wissenschaftskommunikation Irene Broer, Uwe Hasebrink Irene Broer, Uwe Hasebrink 234–255
  - 256–285 Themen & Timing. Die Krisenkommunikation der deutschen Landesregierungen in der Corona-Pandemie – eine (teil-)automatisierte Inhaltsanalyse zentraler Kommunikationskanäle Floriane Drerup, Thomas Birkner Floriane Drerup, Thomas Birkner 256–285
- 286–302 SOFTWARE REVIEWS 286–302
  - 286–291 The World of Topic Modeling in R Gregor Wiedemann Gregor Wiedemann 286–291
  - 292–302 MeTag App and MeTag Analyze Giovanna Mascheroni, Lorenzo Giuseppe Zaffaroni Giovanna Mascheroni, Lorenzo Giuseppe Zaffaroni 292–302
- 303–311 LITERATUR - Besprechungen 303–311
- 312–348 Zeitschriftenlese 312–348
- 349–351 Literaturverzeichnis 349–351
- 352–354 Dissertationsübersicht 352–354
- 355–356 HINWEISE FÜR AUTOR*INNEN 355–356
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CC-BY Access

M&K Medien & Kommunikationswissenschaft , page 286 - 291

The World of Topic Modeling in R

Autoren

Gregor Wiedemann

DOI
- doi.org/10.5771/1615-634X-2022-3-286
- ISSN: 1615-634X
- ISSN online: 2942-3317
Abstract

This software review provides a systematic overview of R packages for topic modeling. These packages facilitate the application of computational text analysis to conduct research compatible with a wide variety of methodological frameworks employed in the social and communication sciences. For this overview, the analysis process is divided into four steps: preprocessing, inference, evaluation, and interpretation of topic models. The summary shows that the wide selection of R packages available today provides easy-to-use access to this increasingly popular computational social science method and contributes to its methodical standardization.
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