Zusammenfassung
Das Potential von Methoden des maschinellen Lernens wird bisher im Bereich der Nachhaltigkeitsforschung nicht vollständig ausgeschöpft. Die computergestützte explorative Datenanalyse mittels statistischer Methoden und verschiedener Algorithmen bietet vielversprechende Analysemöglichkeiten, unter anderem um Daten zu strukturieren, Muster zu erkennen, Bewertungen vorzunehmen, neue Perspektiven zu eröffnen und Hypothesen zu generieren. Diese Kurzstudie zeigt beispielhaft die Anwendung von Text Mining und nachgelagerten Methoden auf und analysiert dazu Informationen, die in der Datenbank der Forschungslandkarte der Hochschulrektorenkonferenz zur Verfügung gestellt werden. Konkret wird ein sogenannter Topic Modeling Ansatz verfolgt, um auf Basis der textlichen Beschreibung der Hochschulprofile automatisiert Forschungsfelder zu identifizieren und unter anderem über eine Clusteranalyse zu strukturieren und zu bewerten. Des Weiteren erfolgt eine Netzwerkanalyse der identifizierten Themen, um aufzuzeigen wie potentielles Kollaborationspotential zwischen Hochschulen aufgedeckt werden könnte. Anhand dieser beispielhaften Studie werden Grenzen des Ansatzes aufgezeigt, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität sowie die Interpretierbarkeit der Ergebnisse. Abschließend werden Chancen für die Nachhaltigkeitsforschung in Deutschland aufgezeigt, die sich aus dieser Art von Informationsflussanalyse auf textlicher Basis ergeben.
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