Текст как данные: перспективы и недостатки методов автоматического контент-анализа политических текстов

Политика и политические конфликты часто разворачиваются в письменной и устной речи. Ученые давно это признают, однако огромные затраты на анализ даже коллекций текстов умеренного объема препятствовали их использованию в исследованиях по политологии. В этом заключается потенциал автоматизированного анализа текстов: он существенно снижает затраты на анализ больших коллекций текстов. Мы предлагаем руководство по этому перспективному новому направлению исследований и показываем, что во многих случаях эти методы уже частично реализовали свой потенциал. Однако использование автоматизированных методов сопряжено с определенными недостатками: они не заменяют тщательного осмысления и внимательного чтения и требуют всесторонней валидации, учитывающей специфику конкретной задачи. Мы рассматриваем широкий спектр новых методов, предлагаем рекомендации по валидации результатов работы моделей, а также проясняем заблуждения и ошибки в научной литературе. В заключение мы утверждаем, что для превращения автоматизированных текстовых методов в стандартный инструмент политологов методологи должны разрабатывать новые методы и новые подходы к валидации.