Python數據挖掘與文本分析＆Stata應用能力提升與實證前沿雲特訓
Python部分上課時間爲6月29日-7月2日，感興趣的童鞋歡迎關注
在大數據的今天，通過互聯網超文本鏈接，無數的個人、團體、公司、政府等不同組織形態的主體均深深嵌入到互聯網世界，在網絡世界中留下了大量的文本。社會、管理、經濟、營銷、金融等不同學科，均可以研究網絡上海量的文本，擴寬的研究對象和研究領域。下面大部分內容是三份文檔翻譯彙總而來，我覺得講的挺明白的，其中加入了我的一點點理解和擴充。
一、文本產生及其作用方式
How text reflects its producer？
How text impacts its receiver？
文本信息的 生產者producer 與 消費者receiver ，涵蓋 個人、公司(組織)、國家(社會) 三個層面。
需要注意的是文本的 反映reflects 和 影響impacts 並不是非此即彼，往往會同時起作用。
二、如何使用文本數據
三、文本信息的指標
粗略的分，文本信息可以分爲定性與定量兩種類型
早先的營銷領域，如在線評論文本分析指標多爲
數量，如文本長度(e.g., Godes and Mayzlin 2004; Moe and Trusov2011)
情感得分(效價，評論評分) (e.g., Godes and Silva 2012; Moe and Schweidel 2012; Ying, Feinberg and Wedel 2006)·
方差，如信息墒(e.g., Godes and Mayzlin 2004).
然而如今這些指標經常忽略了文本的豐富度。以下幾種是更好用的指標
四、文本分析步驟
五、文本分析技術對比
從左向右，自動化程度越來越高，人工介入的越來越少
據被壓縮成詞組頻數，定性的文本數據轉化爲定量的頻數。本課程中會涉及到的內容(x到的部分)
[ ] Thematic Analysis 定性
[x] Content Analysis
[x] Dictionary
[x] Bag of words 詞袋法
[x] Supervised ，監督學習 文本分類問題
[x] Unsupervised，如非監督LDA話題模型
[ ] Natural language processing
相關文獻
[1]Berger, Jonah, Ashlee Humphreys, Stephan Ludwig, Wendy W. Moe, Oded Netzer, and David A. Schweidel. "Uniting the tribes: Using text for marketing insight." Journal of Marketing (2019): 0022242919873106.
[2]Kenneth Benoit. July 16, 2019. “[Text as Data: An Overview](https://kenbenoit.net/pdfs/28 Benoit Text as Data draft 2.pdf).” Forthcoming in Cuirini, Luigi and Robert Franzese, eds. Handbook of Research Methods in Political Science and International Relations. Thousand Oaks: Sage.
[3]Banks, George C., Haley M. Woznyj, Ryan S. Wesslen, and Roxanne L. Ross. "A review of best practice recommendations for text analysis in R (and a user-friendly app)." Journal of Business and Psychology 33, no. 4 (2018): 445-459.
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