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quant-text-fall-2014
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**社会 950 - 单词到数字:定量文本分析 ** 2014年秋天汉密尔顿大厅 150 周一、周三下午 1-2:15 尼尔·卡伦 社会学家使用文本作为数据并不是什么新鲜事。 传统上,源材料来自诸如主要来源(例如采访)或次要来源(例如报纸)之类的东西。 学者使用 NVivo 或 ATLAS.ti 等程序来帮助他们理解数据。 然而,在过去十年中,来自不同学科的研究人员越来越多地转向对文本进行更算法化的分析。 这种对文本定量分析(以及网络分析和基于代理的建模)的新关注构成了的基础。 并非巧合的是,社会科学家收集文本语料库的能力在过去十年中也有所增长。 这种新方法和新数据源的结合为社会科学家提供了一个独特的机会,可以找到旧问题的新答案并开始提出新问题。 本课程的主要学习目标是培养学生将适当的定量文本分析技术应用于社会科学问题的能力。 换句话说,您应该能够撰写一篇涉及文本定量分析的可发表论文。
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quant-text-fall-2014-master.zip (40个子文件)
quant-text-fall-2014-master
day_8.ipynb 11KB
soc_articles_details.tsv 3.04MB
day_7.ipynb 36KB
emails.json 6.98MB
.ipynb_checkpoints
topic_modeling-checkpoint.ipynb 69KB
topic_modeling_in_python-checkpoint.ipynb 95KB
topics-checkpoint.ipynb 23KB
Gender_Cites_Pandas.ipynb 171KB
day_3_answers.ipynb 30KB
times_abortion.json 91.5MB
liwc.py 234KB
day_2.ipynb 8KB
read.md 13KB
stopwords.pickle 2KB
day_5_answers.ipynb 12KB
npr.ipynb 5KB
pandas_titanic.ipynb 249KB
donor_emails.txt 4.41MB
Gender_Cites.ipynb 23KB
day_11.ipynb 48KB
day_4_answers.ipynb 13KB
day_12.ipynb 21KB
positive.csv 25KB
day_4.ipynb 10KB
README.md 13KB
liwc_sample.ipynb 11KB
times_data
times_abortion.json 84.73MB
times_national_abortion.json 34.21MB
day_5.ipynb 3KB
stop_words.ipynb 1KB
Topic_Modeling_Options.ipynb 146KB
day_13.ipynb 10KB
day_10.ipynb 4KB
day_6.ipynb 4KB
day_15.ipynb 17KB
topic_modeling.ipynb 69KB
topic_modeling_in_python.ipynb 95KB
negative.csv 45KB
day_3.ipynb 20KB
day_2_answers.ipynb 16KB
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