Modelowanie tematyczne w socjologii na przykładzie dobrobytu społecznego: wyzwania metodologiczne i komponent ludzki - Cichocki, Piotr; Baranowski, Mariusz (Przegląd Socjologii Jakościowej, 2024)
Biorąc pod uwagę dynamicznie rozwijające się obszary nauk społecznych uwarunkowanych technologiami sieciowymi oraz humanistyki cyfrowej (ang. Digital Humanities), warto przeanalizować adekwatność socjologicznych metodologii analizy danych w tych nowych warunkach. Dostępność dużych zbiorów zdigitalizowanych danych stanowi nie tylko wyzwanie dla „klasycznych” metod analizy, które opracowane zostały w innych warunkach i do innych celów. Jeszcze ważniejsza kwestia dotyczy tego, czy podział na metody ilościowe i jakościowe, między którymi istnieje wyraźna linia demarkacyjna, ma sens w obliczu Big Data. W niniejszym artykule, na podstawie modelowania tematycznego (ang. topic modeling), opartego na LDA (ang. Latent Dirichlet Allocation), autorzy stawiają tezę, że ilościowe metody (probabilistyczne modele statystyczne) nie stanowią uzupełnienia lub punktu wyjścia do analiz jakościowych (standardowe podejście), lecz ich integralną część. Teza ta zostanie zilustrowana przykładem wyznaczenia tematów w obrębie zbioru 17 278 artykułów na temat dobrobytu społecznego, opublikowanych w czasopismach indeksowanych w bazie Web of Science w latach 1992–2020. To empiryczne studium przypadku posłuży także do sformułowania uwag metateoretycznych na temat „kohezji” metod ilościowych i jakościowych w perspektywie uczenia maszynowego (ang. machine learning) i przetwarzania języka naturalnego (ang. natural language processing – NLP).