FLACA: Few-shot learning for automated content analysis in communication science; Teilvorhaben: Evaluation und adaption des few-shot learning

Abstract

Das Verbundprojekt Few-Shot Learning for Automated Content Analysis in Communication Science (FLACA) verfolgte das Ziel, aktuelle Entwicklungen aus dem Natural Language Processing für die automatisierte Inhaltsanalyse in der Kommunikationswissenschaft nutzbar zu machen. Ausgangspunkt war die Beobachtung, dass die stetig wachsende Menge digital verfügbarer öffentlicher Kommunikation klassische Formen manueller Inhaltsanalyse an Skalengrenzen führt, während zugleich neuere Verfahren auf Basis vortrainierter Sprachmodelle, wie beispielsweise Argument Mining, die automatische Erfassung semantisch komplexer Kategorien mit vergleichsweise wenig Trainingsdaten in Aussicht stellen. FLACA setzte sich daher zum Ziel, diese methodischen Entwicklungen systematisch auf die Anforderungen kommunikationswissenschaftlicher Forschung zu übertragen und daraus wissenschaftliche, methodische und didaktische Ergebnisse und "good practices" für die Fachcommunity abzuleiten.