Traditional content analysis method (like manual coding) is a lengthy and time-consuming process for researchers in the “big data” context. This course introduces innovative AI-aided content analysis methodology for analysing digital data, empowered by natural language processing (NLP), aiming to help researchers to do social science research faster and more efficiently.
The course includes 6 modules:
(1) Introduction of content analysis and the operating procedures.
(2) The data management: how to upload research data on the platform; how to customize database based on the research purpose; and how to sample data.
(3) Data exploration: an initial step to quickly analyse and overview the data. How to present the overall trend of the data in the form of a time series chart, the major themes of the content in the form of a word cloud diagram, and keywords statistics.
(4) Theme identification and codebook development: some tips to form coding categories from a large text corpus in an efficient, fast, and comprehensible manner.
(5) Machine and manual coding: a data-driven “AI-assisted content analysis” approach is proposed to support researchers on their content analysis in an efficient and effective way, aiming to save 80% of their time on repetitive work like coding.
(6) Statistical analysis and data visualization: present analysis results with a variety of visualization tools, such as word cloud, radar charts, scatter graph, heat map and Sankey diagram.
Traditional content analysis method (like manual coding) is a lengthy and time-consuming process for researchers in the “big data” context. This course introduces innovative AI-aided content analysis methodology for analysing digital data, empowered by natural language processing (NLP), aiming to help researchers to do social science research faster and more efficiently.
The course includes 6 modules:
(1) Introduction of content analysis and the operating procedures.
(2) The data management: how to upload research data on the platform; how to customize database based on the research purpose; and how to sample data.
(3) Data exploration: an initial step to quickly analyse and overview the data. How to present the overall trend of the data in the form of a time series chart, the major themes of the content in the form of a word cloud diagram, and keywords statistics.
(4) Theme identification and codebook development: some tips to form coding categories from a large text corpus in an efficient, fast, and comprehensible manner.
(5) Machine and manual coding: a data-driven “AI-assisted content analysis” approach is proposed to support researchers on their content analysis in an efficient and effective way, aiming to save 80% of their time on repetitive work like coding.
(6) Statistical analysis and data visualization: present analysis results with a variety of visualization tools, such as word cloud, radar charts, scatter graph, heat map and Sankey diagram.
AI시대의 인간'을 정의하는 인문학자 구본권 !
오직 마이크임팩트에서만 전하는 <'인공지능'에 대한 Insight>
[마이크임팩트 GFC : Grand Future Class] - 미래수업
이상적인 예언이 아닌 이성적인 예측으로 !
포스트코로나, 인공지능, 투자예측, 트렌드 등
국내 최고의 미래학 전문가들이 전하는 인사이트 타임머신 !
미래는 볼 수 없기에.
과학은 말합니다. 미래로의 시간여행은 불가능하다고.
그렇다면 급변하는 시대, 불안한 미래를 우리는
어떻게 대처해야 할까요? 삶에도 망원경이 필요합니다.
넓고 멀리, 선명하고 정확하게 볼 수 있는 망원경.
국내 최고의 미래학자들이 들려주는 미래수업은
삶과 세상을 관찰하는 망원경이 될 것입니다.
당신의 미래에 대한
비관은 '진취적인 비판'으로,
낙관은 '근거있는 긍정'으로 바꿔줄 미래 성장 가이드 !
"시간은 지금 이 순간에도 절대적으로 흐른다. 우리는 지금이 아닌 미래를 사는 것이다."
<목차>
누구도 피해갈 수 없는 '정해진 미래'
불안한 '미래의 직업'
미래는 예측 가능한가
어떻게 해야 감춰진 걸 볼 수 있을까?
지식정보 사회의 핵심능력
질의 응답
AI시대의 인간'을 정의하는 인문학자 구본권 !
오직 마이크임팩트에서만 전하는 <'인공지능'에 대한 Insight>
[마이크임팩트 GFC : Grand Future Class] - 미래수업
이상적인 예언이 아닌 이성적인 예측으로 !
포스트코로나, 인공지능, 투자예측, 트렌드 등
국내 최고의 미래학 전문가들이 전하는 인사이트 타임머신 !
미래는 볼 수 없기에.
과학은 말합니다. 미래로의 시간여행은 불가능하다고.
그렇다면 급변하는 시대, 불안한 미래를 우리는
어떻게 대처해야 할까요? 삶에도 망원경이 필요합니다.
넓고 멀리, 선명하고 정확하게 볼 수 있는 망원경.
국내 최고의 미래학자들이 들려주는 미래수업은
삶과 세상을 관찰하는 망원경이 될 것입니다.
당신의 미래에 대한
비관은 '진취적인 비판'으로,
낙관은 '근거있는 긍정'으로 바꿔줄 미래 성장 가이드 !
"시간은 지금 이 순간에도 절대적으로 흐른다. 우리는 지금이 아닌 미래를 사는 것이다."
<목차>
누구도 피해갈 수 없는 '정해진 미래'
불안한 '미래의 직업'
미래는 예측 가능한가
어떻게 해야 감춰진 걸 볼 수 있을까?
지식정보 사회의 핵심능력
질의 응답