The book "Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences" presents a comprehensive guide for researchers to leverage computational text analysis in their studies, providing unprecedented insights into fundamental questions in the social sciences, humanities, and industry. With the deluge of textual data available from social media posts, text messages, digital government documents, and archives, researchers can now use machine learning tools to develop and evaluate new insights. The author's unique approach combines new sources of data, machine learning techniques, and social science research designs to tackle various research tasks, including representation, discovery, prediction, and causal inference. The book is structured around these core tasks, offering real-world applications, example methods, and a distinct style of task-focused research. It bridges the divides between computer science and social science, the qualitative and quantitative, and industry and academia, making it an essential resource for anyone analyzing large collections of text in today's era of abundant data and affordable computation. The need to study and understand the process of technology evolution is paramount, as it has the potential to revolutionize the way we conduct science and business. By developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, we can better appreciate the significance of text as data and its role in shaping our understanding of the world.

В книге «Text as Data: A New Framework for Machine arning and the Social Sciences» (Текст как данные: новая основа для машинного обучения и социальных наук) представлено всеобъемлющее руководство для исследователей по использованию вычислительного анализа текста в своих исследованиях, предоставляющее беспрецедентное понимание фундаментальных вопросов в социальных науках, гуманитарных науках и промышленности. С потоком текстовых данных, доступных из постов в социальных сетях, текстовых сообщений, цифровых государственных документов и архивов, исследователи теперь могут использовать инструменты машинного обучения для разработки и оценки новых идей. Уникальный подход автора объединяет новые источники данных, методы машинного обучения и проекты исследований в области социальных наук для решения различных исследовательских задач, включая представление, обнаружение, прогнозирование и причинный вывод. Книга построена вокруг этих основных задач, предлагая реальные приложения, примеры методов и особый стиль исследования, ориентированного на задачи. Он соединяет различия между информатикой и социальными науками, качественными и количественными, а также промышленностью и академическими кругами, что делает его важным ресурсом для всех, кто анализирует большие коллекции текста в современную эпоху обильных данных и доступных вычислений. Необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий имеет первостепенное значение, поскольку он может революционизировать то, как мы ведем науку и бизнес. Развивая личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний, мы можем лучше оценить значимость текста как данных и его роль в формировании нашего понимания мира.

livre « Text as Data : A New Framework for Machine Arning and the Social Sciences » (Texte en tant que données : un nouveau cadre pour l'apprentissage automatique et les sciences sociales) fournit aux chercheurs un guide complet sur l'utilisation de l'analyse computationnelle du texte dans leurs recherches, fournissant une compréhension sans précédent des questions fondamentales dans les sciences sociales, les sciences humaines et l'industrie. Avec le flux de données textuelles disponibles à partir de messages sur les réseaux sociaux, de messages texte, de documents gouvernementaux numériques et d'archives, les chercheurs peuvent maintenant utiliser des outils d'apprentissage automatique pour développer et évaluer de nouvelles idées. L'approche unique de l'auteur combine de nouvelles sources de données, des méthodes d'apprentissage automatique et des projets de recherche en sciences sociales pour relever différents défis de recherche, y compris la représentation, la détection, la prévision et la conclusion causale. livre est construit autour de ces tâches de base, offrant des applications réelles, des exemples de méthodes et un style de recherche spécial axé sur les tâches. Il relie les différences entre l'informatique et les sciences sociales, qualitatives et quantitatives, ainsi que l'industrie et les milieux universitaires, ce qui en fait une ressource importante pour tous ceux qui analysent les grandes collections de textes à l'ère moderne des données abondantes et des calculs accessibles. La nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution de la technologie est primordiale, car elle peut révolutionner la façon dont nous menons la science et les affaires. En développant un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, nous pouvons mieux évaluer la signification du texte en tant que données et son rôle dans la formation de notre compréhension du monde.

libro Text as Data: A New Framework for Machine Arning and the Social Sciences (Texto como datos: un nuevo marco para el aprendizaje automático y las ciencias sociales) presenta una guía integral para los investigadores sobre el uso del análisis computacional del texto en sus investigaciones, proporcionando una comprensión sin precedentes cuestiones fundamentales en las ciencias sociales, las humanidades y la industria. Con el flujo de datos de texto disponibles desde publicaciones en redes sociales, mensajes de texto, documentos de gobierno digitales y archivos, los investigadores ahora pueden usar herramientas de aprendizaje automático para desarrollar y evaluar nuevas ideas. enfoque único del autor combina nuevas fuentes de datos, técnicas de aprendizaje automático y proyectos de investigación en ciencias sociales para resolver una variedad de problemas de investigación, incluyendo representación, detección, predicción y inferencia causal. libro se construye en torno a estas tareas básicas, ofreciendo aplicaciones reales, ejemplos de métodos y un estilo especial de investigación centrado en las tareas. Conecta las diferencias entre la informática y las ciencias sociales, cualitativas y cuantitativas, así como la industria y la academia, lo que lo convierte en un recurso importante para todos aquellos que analizan grandes colecciones de texto en la era moderna de datos abundantes y computación accesible. La necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología es de suma importancia, ya que puede revolucionar la forma en que hacemos ciencia y negocios. Al desarrollar el paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, podemos evaluar mejor la importancia del texto como datos y su papel en la formación de nuestra comprensión del mundo.

Il libro «Text as Data: A New Framework for Machine arning and the Social Sciences» (Testo come dati: una nuova base per l'apprendimento automatico e le scienze sociali) fornisce una guida completa per i ricercatori sull'utilizzo dell'analisi computazionale del testo nella loro ricerca, che fornisce una comprensione senza precedenti delle questioni fondamentali nelle scienze sociali, nelle scienze umane e nell'industria. Con un flusso di dati testuali disponibili da post sui social media, messaggi di testo, documenti pubblici digitali e archivi, i ricercatori possono ora utilizzare strumenti di apprendimento automatico per sviluppare e valutare nuove idee. L'approccio unico dell'autore unisce nuove fonti di dati, tecniche di apprendimento automatico e progetti di ricerca in scienze sociali per affrontare diverse sfide di ricerca, tra cui presentazione, rilevamento, previsione e conclusione causale. Il libro è costruito intorno a queste attività principali, offrendo applicazioni reali, esempi di metodi e uno stile particolare di ricerca incentrato sulle attività. Unisce le differenze tra informatica e scienze sociali, qualitative e quantitative, e l'industria e il mondo accademico, rendendolo una risorsa importante per tutti coloro che analizzano grandi raccolte di testo nell'era moderna dei dati abbondanti e dei calcoli disponibili. La necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia è fondamentale perché può rivoluzionare il modo in cui gestiamo la scienza e il business. Sviluppando un paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna, possiamo valutare meglio l'importanza del testo come dati e il suo ruolo nella formazione della nostra comprensione del mondo.

Das Buch „Text as Data: A New Framework for Machine arning and the Social Sciences“ (Text als Daten: Ein neuer Rahmen für maschinelles rnen und Sozialwissenschaften) bietet Forschern einen umfassenden itfaden zur Verwendung von computergestützter Textanalyse in ihrer Forschung und bietet beispiellose Einblicke in grundlegende Fragen in den Sozialwissenschaften, den Geisteswissenschaften und der Industrie. Mit einer Flut von Textdaten, die aus Social-Media-Posts, Textnachrichten, digitalen Regierungsdokumenten und Archiven verfügbar sind, können Forscher nun maschinelle rnwerkzeuge nutzen, um neue Ideen zu entwickeln und zu bewerten. Der einzigartige Ansatz des Autors kombiniert neue Datenquellen, Methoden des maschinellen rnens und sozialwissenschaftliche Forschungsprojekte, um eine Vielzahl von Forschungsherausforderungen zu lösen, darunter Präsentation, Entdeckung, Vorhersage und kausale Inferenz. Das Buch ist um diese Kernaufgaben herum aufgebaut und bietet reale Anwendungen, Beispielmethoden und einen speziellen Stil der aufgabenorientierten Forschung. Es verbindet die Unterschiede zwischen Informatik und Sozialwissenschaften, qualitativen und quantitativen sowie Industrie und Wissenschaft und ist damit eine wichtige Ressource für alle, die große Textsammlungen in der heutigen Zeit der reichlich vorhandenen Daten und verfügbaren Berechnungen analysieren. Die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen, ist von größter Bedeutung, da er die Art und Weise, wie wir Wissenschaft und Wirtschaft betreiben, revolutionieren kann. Durch die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens können wir die Bedeutung von Text als Daten und seine Rolle bei der Gestaltung unseres Verständnisses der Welt besser einschätzen.

''

Text as Data: A New Framework for Machine arning and the Social Sciences (Veri Olarak Metin: Makine Öğrenimi ve Sosyal Bilimler İçin Yeni Bir Çerçeve), araştırmacıların hesaplamalı metin analizini araştırmalarında kullanmaları için kapsamlı bir rehber sunar ve sosyal bilimler, beşeri bilimler ve endüstrideki temel konular hakkında benzeri görülmemiş bilgiler sağlar. Sosyal medya yayınlarından, metin mesajlarından, dijital hükümet belgelerinden ve arşivlerden elde edilen bir dizi metin verisiyle, araştırmacılar artık yeni fikirler geliştirmek ve değerlendirmek için makine öğrenme araçlarını kullanabilirler. Yazarın benzersiz yaklaşımı, sunum, tespit, tahmin ve nedensel çıkarım dahil olmak üzere çeşitli araştırma zorluklarını ele almak için yeni veri kaynaklarını, makine öğrenme yöntemlerini ve sosyal bilimler araştırma projelerini bir araya getirmektedir. Kitap, gerçek dünya uygulamaları, yöntem örnekleri ve belirli bir görev odaklı keşif tarzı sunan bu temel görevler etrafında yapılandırılmıştır. Bilgisayar bilimi ve sosyal bilim, niteliksel ve niceliksel ve endüstri ve akademi arasındaki farkları köprüleyerek, modern çağda bol miktarda veri ve erişilebilir bilgi işlem çağında büyük metin koleksiyonlarını analiz eden herkes için önemli bir kaynak haline getirir. Teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacı, bilim ve iş yapma biçimimizde devrim yapma potansiyeline sahip olduğu için çok önemlidir. Modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirerek, metnin veri olarak önemini ve dünya anlayışımızı şekillendirmedeki rolünü daha iyi değerlendirebiliriz.

النص كبيانات: يوفر إطار جديد للتعلم الآلي والعلوم الاجتماعية دليلاً شاملاً للباحثين لاستخدام تحليل النص الحسابي في أبحاثهم، مما يوفر رؤى غير مسبوقة حول القضايا الأساسية في العلوم الاجتماعية والإنسانية والصناعة. مع تدفق البيانات النصية المتاحة من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والرسائل النصية والوثائق الحكومية الرقمية والأرشيف، يمكن للباحثين الآن استخدام أدوات التعلم الآلي لتطوير وتقييم الأفكار الجديدة. يجمع نهج المؤلف الفريد بين مصادر البيانات الجديدة وطرق التعلم الآلي ومشاريع أبحاث العلوم الاجتماعية لمواجهة مجموعة متنوعة من تحديات البحث، بما في ذلك العرض، والكشف، والتنبؤ، والاستدلال السببي. يدور الكتاب حول هذه المهام الأساسية، حيث يقدم تطبيقات في العالم الحقيقي، وأمثلة على الأساليب، وأسلوبًا معينًا للاستكشاف الموجه نحو المهام. إنه يجسر الاختلافات بين علوم الكمبيوتر والعلوم الاجتماعية، والنوعية والكمية، والصناعة والأوساط الأكاديمية، مما يجعله مصدرًا مهمًا لأي شخص يقوم بتحليل مجموعات كبيرة من النصوص في العصر الحديث من البيانات الوفيرة والحوسبة التي يمكن الوصول إليها. تعد الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا أمرًا بالغ الأهمية لأنها تتمتع بإمكانية إحداث ثورة في الطريقة التي ندير بها العلوم والأعمال. وبوضعنا نموذجا شخصيا لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، يمكننا أن نقيم بشكل أفضل أهمية النص بوصفه بيانات ودوره في تشكيل فهمنا للعالم.