Auswertung und “Textmining”

Nach dem transkribieren mit Transkribus und dem Codieren mit MAXQDA geht es in diesem Blogbeitrag nun um die Auswertung, dem sogenannten „Textmining“. Dieser Beitrag sollte eigentlich auf meine Erfahrungen mit zwei Programmen eingehen: Voyant Tools und MAXQDA. Das Programm Voyant Tool hat bei mir aber leider nicht funktioniert. Laut unserer Professorin hat dieses Programm ein Problem mit dem Server, weshalb wir unseren Korpus über einen sogenannten „Spiegelserver“ hochladen sollten. Ich habe dann zuerst die 100 Seiten die ich auswerten wollte in eine ZIP Datei umgewandelt und versucht diese hochzuladen, so gleich kam dann die Fehlermeldung, dass die Datei zu hoch sei. Also versuchte ich es mit einem reduzierten Korpus, heißt 40 Seiten. Selbst das hat nicht funktioniert, so dass ich den Versuch nach einigen Stunden abgebrochen habe. Lange Rede kurzer Sinn, zu Voyant Tools kann ich nicht mehr sagen, als dass es nicht funktioniert hat. Also habe ich meinen Quellenkorpus nur anhand von MAXQDA ausgewertet.

MAXQDA bietet einige Tools, die sehr aufschlussreich sind. Wie zum Beispiel die „Wordcloud“, also Wortwolke. Heißt, man wählt den Korpus aus, in meinem Fall den gesamten und lädt noch die Wort-Stopp Liste hoch. In dieser Liste sind Wörter wie „and“, „so“, „altough“, die das Resultat verfälschen würden. Nach dem das getan wurde habe ich auf „OK“ geklickt und eine Wolke mit den Wörtern, die am meisten in den Dokumenten erwähnt wurden, hat sich gebildet.

Bild 1: Screenshot zeigt die “Wordcloud” in MAXQDA, heißt die in meinem Quellenkorpus am häufigsten verwendeten Wörter

Auf meiner „Wordcloud“ springt einem leider sofort das „rs“ ins Auge. Wie dieses „Wort“ zu Stande kam, kann ich nicht sagen, viel Sinn macht es auf jeden Fall nicht. Ich vermute es hat mit Transkribus zu tun. Davon abgesehen passen die anderen Wörter zum Korpus, wie zum Beispiel „Bombay“, „lighting“, „electricity“ etc. Ich finde „Wordcloud“ sehr interessant, denn man bekommt sofort einen Eindruck über das Thema und die am häufigsten verwendeten Begriffe.

Es gibt aber auch andere Tools, wie zum Beispiel eins für die Veranschaulichung der Wörter, die am meisten im Korpus vorgekommen sind, findet man unter “MaxDictio”, dann “Worthäufigkeiten. In meinem Quellenkorpus kam das Wort „lighting“ mit einer 133-maligen Wiederholung am meisten vor. Es deckt sich mit der „Wordcloud“, in der das Wort „lighting“ auch sehr groß dargestellt ist.

Bild 2: zeigt die Worthäufigkeiten in MAXQDA. Auf erster Stelle das Wort “lighting”.

Am Ender der Liste musste ich jedoch feststellen, dass die unteren Wörter nicht viel Sinn ergeben. So werden Wörter aufgezählt wie etwa „zonc“ oder „zira“. Dieses Problem ist wohl Transkribus zuzuschreiben. Ich nehme an, dass diese Wörter in der Text Recognition nicht richtig erkannt wurden und deshalb in der Auswertung auftreten.

Bild 3: zeigt wieder die Worthäufigkeiten in MAXQDA und die Fehler die dabei auftreten können, siehe Wörter wie “zonc” oder “zira”.

Das Tool „Document Portrait“ visualisiert die benutzten Codes, die in einem gegebenen Dokument benutzt wurden. Ich habe hier ein Dokument benutzt, das ich mit vielen Codes versehen hatte und deshalb ein gutes Beispiel darstellt. Hier wurden 4 Codes benutzt. Man erkennt deutlich das Gewicht dieser Codes. Hellblau dominiert, weil fast das gesamte Dokument hellblau markiert wurde. Hellblau ist der Code für „Konflikt“. Rot steht für „Personen“, dunkelblau für „Elektrizität“ und rosa für „Verortung“. Beachten sollte man aber, dass „Konflikt“ als hellblau, eigentlich das ganze Dokument überzieht, was hier leider nicht dargestellt wird, weil eben die anderen Farben darüberstehen.

Bild 4: Zeigt das Tool “Document Portrait”

Allem in allem finde ich die verschiedenen Auswertungstools von MAXQDA interessant und auch einfach zu bedienen. Sie sind vor allem gut geeignet um einen ersten Eindruck über den gesamten Korpus zu gewinnen. Die Tools haben alle gleich beim ersten Versuch funktioniert und es hat auch Spaß gemacht Verschiedenes auszuprobieren. Wie bereits am Anfang erklärt, hatte ich meine Probleme mit Voyant, und bin, wenn ich mir die Blogbeiträge anderer Studierenden zu diesem Thema ansehe, nicht der Einzige. MAXQDA kann ich jedoch weiterempfehlen, sei es für die Annotation oder für die spätere Auswertung.



Cite this blog post
fmujezinovic (2022, June 8). Auswertung und “Textmining” DH@Innsbruck. Retrieved April 18, 2024, from https://doi.org/10.58079/nln0

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