Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IFKW)
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Valerie Hase gewinnt Best Paper Award der Computational Methods Division auf der ICA 2023

Der Beitrag „Automated Content Misclassification Causes Bias in Regression. Can We Fix It? Yes We Can!” von Valerie Hase (gemeinsam mit Chang Chung-Hong und Nathan TeBlunthuis) wird auf der ICA 2023 in Toronto mit dem Best Paper Award ausgezeichnet.

06.06.2023

Maschinelles Lernen gewinnt auch in der Kommunikationswissenschaft an Bedeutung. Allerdings sind automatisierte Klassifikationen fehleranfällig und können unter Umständen zu systematischen Verzerrungen in statistischen Analysen führen. Zusammen mit Nathan TeBlunthuis (University of Michigan) und Chung-hong Chan (GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften) untersucht Valerie Hase (LMU) mittels eines systematischen Literaturüberblicks, inwiefern Studien, die maschinelles Lernen für automatisierte Inhaltsanalysen nutzen, solche Verzerrungen berichten und korrigieren. In einer Reihe von Monte-Carlo-Simulationen untersuchen die Autor:innen dann, inwiefern Fehlklassifizierungsfehler mittels statistischer Methoden korrigiert werden können – und stellen eine neue Methode mittels Maximum-Likelihood-Schätzung vor, welche im R-Paket misclassificationmodels implementiert wird.

Zitation: TeBlunthuis, N., Hase, V., & Chung-Hong, C. (2023). Automated Content Misclassification Causes Bias in Regression. Can We Fix It? Yes We Can! Annual Conference of the International Communication Association (ICA). 25.–29. May 2023, Toronto.

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