普林斯顿案例研究:COVID-19新闻报道的趋势
在一项新的案例研究中，普林斯顿大学研究员加文·库克解释了他如何使用TDM Studio分析与COVID-19有关的70万篇报纸文章的数据集，以及他如何对最感兴趣的领域获得了见解。
2019冠状病毒病(COVID-19)已经迅速成为一个定义十年的问题，使用文本和数据挖掘(TDM)分析ProQuest的报纸内容可以帮助我们了解世界对它的反应。
普林斯顿大学研究员加文·库克解释了他如何在一个新的案例研究中解决这个项目，COVID-19新闻报道趋势:使用文本和数据挖掘的主题模型简介。
库克说:“媒体如何报道COVID-19是一个经验问题——我们可以通过自然语言处理的统计技术获得更准确的图像。”“人类分析的细节无法用机器来复制，但我们可以用机器的广度来补充人类的深度。TDM让我们比任何人一次处理的文档多出数千个。”
Cook使用了ProQuest新的文本和数据挖掘解决方案TDM Studio，分析了一个包含近100万篇与冠状病毒相关的新闻文章的ProQuest数据集。正如他所指出的，没有技术的帮助，人类是无法做到这一点的。
根据分析结果，库克创建了一系列“词云”，为我们在COVID-19新闻报道中看到的趋势提供了视觉上强有力的洞见。
TDM Studio为Cook等研究人员提供了访问当前新闻和学术内容的机会，大大减少了前期数据收集和格式化所需的时间和精力。这使得研究人员能够快速揭示来自各种来源的数据集内部和之间的关系、模式和连接，包括当前和历史的ProQuest内容。