Automatizált szöveganalitika a korrupció kutatásában

  • Katona Eszter ELTE Társadalomtudományi Kar
  • Németh Renáta ELTE Társadalomtudományi Kar
Kulcsszavak: korrupció, természetesnyelv-feldolgozás, automatizált szöveganalitika, szövegelemzés

Tanulmányunk a természetesnyelv-feldolgozás (Natural Language Processing – NLP) korrupciókutatásban való felhasználását és felhasználhatóságát vizsgálja. Átfogó irodalmi áttekintésünk során a 2000 után született, automatizált szövegelemzésre épülő korrupciókutatások teljeskörű összegyűjtésére és összegzésére törekedtünk az NLP alkalmazás elterjedtségére, illetve lehetőségeire fókuszálva. Lényeges eltéréseket találtunk a felhasznált szöveges adatforrást, a korrupció mérésének módját és az elemzési megközelítést tekintve, ugyanakkor sajnálatosan kevés volt az (adatforrását, módszerét vagy mérési módját tekintve) kevert típusú tanulmány. A klasszikus, a korrupció volumenét vagy a vele kapcsolatos attitűdöt vagy percepciót leíró, illetve észlelésének következményeit vizsgáló munkákon kívül találtunk a korrupció megelőzésére felhasználható eredményeket, sőt intervencióra közvetlenül alkalmasakat is. Az NLP-t csupán néhány tanulmány használta, és ezek egy része sem annyira tartalmi, mint csupán technikai feladatra. Eredményeink szerint az NLP nem nagyon elterjedt még ezen a területen, ugyanakkor az is látható, hogy gyümölcsöző lehet a használata: alternatív eszközként jól támogathatná a tradicionális kvantitatív kutatásokat. Cikkünk célja inspirációt adni az NLP társadalomtudományi felhasználására és felhívni a figyelmet annak beágyazhatóságára a meglevő tudományos diskurzusokba.

Megjelent
2021-05-20
Rovat
Tanulmányok