[Boekrecensie] Text as Data (Justin Grimmer) Boeksamenvatting.

Text as Data (Justin Grimmer)

- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/0691207550?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/0691207550?tag=9natreebelgium-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Text-as-Data-Justin-Grimmer.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-as-a-product-a-comprehensive-guide-on-how-to/id1648211851?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Text+as+Data+Justin+Grimmer+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/0691207550/

#tekstuelerepresentatie #ontdekkingvanpatronen #tekstuelemeting #validatievancorpusenmodel #causaleinferentie #TextasData

Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences is een methodologisch handboek van Justin Grimmer, Margaret E. Roberts en Brandon M. Stewart. Het boek gaat niet in de eerste plaats over één programma, één algoritme of een snelle route naar automatische analyse. Het laat zien hoe onderzoekers teksten, van berichten op sociale media en beleidsdocumenten tot nieuws en archieven, verantwoord kunnen gebruiken als bron van sociaalwetenschappelijke kennis. De centrale vraag is steeds wat een onderzoeker precies wil leren over mensen, instituties of maatschappelijke processen. Daaruit volgt pas de keuze voor data, representatie, model en toetsing. De auteurs ordenen dit werk rond vijf onderzoekstaken: representatie, ontdekking, meting, voorspelling en causale inferentie. Daarmee verschuift de aandacht van populaire technische labels, zoals supervised of unsupervised learning, naar het doel van het onderzoek. Het resultaat is een brug tussen computationele methoden en klassieke eisen aan sociaalwetenschappelijk onderzoek, zoals begripshelderheid, validiteit, transparantie en voorzichtigheid met conclusies.