Martin S?yland: Statsvitenskapelige analyser av store datamengder

Gjennom en rekke digitaliseringsinitiativ i offentlig sektor, har
store data om norsk politikk gradvis blitt mer tilgjengelig de siste 20
?rene. For eksempel har Stortinget tjenester som legger ut data i
sanntid, store databaser p? tidligere aktiviteter og historiske
tekstarkiv. Dette er en stor ressurs i statsvitenskapelige studier,
hvor vi ?nsker ? avdekke m?nster i data som sier noe om hvordan
demokrati fungerer. Men veien fra tilgjengelige data til ferdige
analyser er lang og ofte tidkrevende: Hvordan skal data struktureres?
Kan data lagres (personvern)? Hvordan gj?re tekst om til tall under
hvilke forutsetninger? Og hvordan analysere data for ? kunne svare p?
problemstillingen sin?

I dette foredraget vil vil diskutere muligheter og begrensninger i
statsvitenskapelige analyser av store tekstmengder. Vi vil g? gjennom
noen grunnleggende konsepter innenfor kvantitativ tekstanalyse og
eksemplifisere med anvendte studier som bruker Stortingets arkiver som
kilde.

Leselekse

Grimmer, J. and B. M. Stewart (2017). "Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts." Political Analysis 21(3): 267-297. (pdf)

Finseraas, H., et al. (2021). "Climate politics in hard times: How local economic shocks influence MPs attention to climate change." European Journal of Political Research 60(3): 738-747. (pdf)

H?yland, B. and M. G. S?yland (2019). "Electoral Reform and Parliamentary Debates." Legislative Studies Quarterly 44(4): 593-615. (pdf)

 

 

 

Publisert 28. jan. 2022 10:14 - Sist endret 28. jan. 2022 15:14