Nagy mennyiségű szakirodalom feldolgozásának támogatása egy tudományos folyóirat cikkeinek tartalom szerinti kategorizálásával szöveg-sűrűségi mutatók alapján a Simulation & Gaming tudományos folyóirat példáján

Abstract

ÖsszefoglalásA tanulmány egy folyóirat példáján mutatja be, hogy számítógéppel támogatott módszerrel hogyan lehet tartalom szerinti elemzéssel csökkenteni az irodalom feldolgozása során szelektálásra fordítandó időt. A kutatás 899 dokumentum, ebből 561 darab kutatási cikk esetében végez szógyakorisága alapján témába történő rendezést, melyet faktor-és klaszteranalízis segít. AbstractThe paper illustrates a computer-assisted method that can be used to reduce the amount of time spent on screening in literature by content analysis on the example of a journal. The study analyses and sorts to topics 899 documents (of which 561 documents are research articles) based on word frequency supported by factor and cluster analysis.

Nagy mennyiségű szakirodalom feldolgozásának támogatása egy tudományos folyóirat cikkeinek tartalom szerinti kategorizálásával szöveg-sűrűségi mutatók alapján a Simulation & Gaming tudományos folyóirat példáján

“…Az elemzés elején kitűzött cél az volt, hogy objektív mérőrendszer szerint, (viszonylag) homogén csoportokba kerüljenek besorolásra a cikkek, hogy megállapítható legyen, hogy melyek az adott kutatási tématerület szempontjából relevánsnak tekintendő cikkek. A klaszteranalízis úgy rendezi csoportokba a megfigyelési egységeket, hogy a megfigyelési egységek minél jobban hasonlítsanak az azonos csoportba kerülő megfigyelési egységekhez, de minél jobban eltérjenek a más csoportokba kerülő megfigyelési egységektől (Sajtos & Mitev, 2007). Az elemzések az SPSS programcsomag segítségével lettek végrehajtva.…”