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Die Identifikation psychologischer Forschungsthemen mit Topic Modeling

The identification of psychological research topics with Topic Modeling

  • Vor dem Hintergrund eines fachlichen und gesellschaftlichen Interesses an psychologischen Forschungsthemen wurde der Einsatz von Topic Modeling zu deren automatisierten und validen Identifikation erprobt und mit einem traditionellen Ansatz verglichen, der auf Klassifikationskategorien von Fachdatenbanken beruht. Kern der Arbeit sind drei Studien mit unterschiedlichen Anwendungsszenarien: (1) Die Ermittlung psychologischer Brennpunktthemen, (2) das Verhältnis zwischen gesellschaftlichen Herausforderungen und Themen der psychologischen Fachliteratur sowie (3) die Forschungsinteressen von Psychologinnen und Psychologen. In jeder dieser Studien wurden sukzessive neue methodische Schwerpunkte gesetzt. Die Erkenntnisse daraus flossen in die Entwicklung einer nutzerfreundlichen App zur Exploration und Analyse von psychologischen Forschungsthemen ein. Im Vergleich mit dem klassifikationsbasierten Ansatz erwies sich Topic Modeling als Methode der Wahl zur automatisierten und differenzierten Identifikation psychologischer Forschungsthemen. Zur externen Validierung der Themeninhalte stellte sich ein Klassifikationssystem für psychologische Fachliteratur jedoch als geeignet heraus. Einschränkungen, Implikationen für weitere Forschung sowie Folgerungen für die Weiterentwicklung digitaler Produkte von forschungsbasierten Infrastruktureinrichtungen in der Psychologie werden diskutiert. Abschließend wird eine Entscheidungsheuristik zur Auswahl geeigneter Topic-Modeling-Varianten im Kontext von Forschungsthemen vorgelegt.
  • Against the background of a professional and societal interest in psychological research topics, the use of topic modeling for their automated and valid identification was tested and compared to a traditional approach which is based on a database classification code system. Three studies with different application scenarios are the main focus of the current work: (1) The identification of psychological hot topics, (2) the relationship between social issues and topics of psychological literature, and (3) the research interests of male and female psychologists. In each of these studies, new methodological focuses were successively set. The findings from these studies were incorporated into the development of a user-friendly app for the exploration and analysis of psychological research topics. Compared to the classification-based approach, topic modeling proved to be the method of choice for the automated and differentiated identification of psychological research topics. However, a classification system for psychological literature was found to be suitable for the external validation of topic contents. Limitations, implications for future research as well as for consequences for the design of digital products of research-based infrastructures in psychology are discussed. Finally, a decision heuristic for the selection of suitable variants of topic modeling in the context of research topics is presented.

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Metadaten
Author:André Bittermann
URN:urn:nbn:de:hbz:385-1-14516
DOI:https://doi.org/10.25353/ubtr-xxxx-d9d9-032d
Referee:Michael Bosnjak, Armin Günther
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of completion:2020/08/07
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 1
Date of final exam:2020/06/30
Release Date:2020/08/19
Tag:App; Brennpunktthemen; Forschungsinteressen; Gesellschaftliche Themen; Topic Modeling
GND Keyword:Beziehung; Emotionales Verhalten; Erregung; Imagination; Kognitive Psychotherapie; Patient; Physiologische Psychologie; Prüfungsangst; Psychotherapeut
Institutes:Fachbereich 1 / Psychologie
Dewey Decimal Classification:1 Philosophie und Psychologie / 15 Psychologie / 150 Psychologie
Licence (German):License LogoCC BY-NC: Creative-Commons-Lizenz 4.0 International

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