Datenvorverarbeitung und Bereinigung

Die Textanalyse beginnt mit einer standardisierten Vorverarbeitung, um die Qualität der nachfolgenden Modellierung zu maximieren. Dazu gehören:

• Textnormalisierung: Einheitliche Kodierung und Transformation in ein standardisiertes Format zur Vermeidung von Verzerrungen durch Sonderzeichen oder Umlaute.
• Entfernung von Platzhaltern und Steuerzeichen: Artefakte aus verschiedenen Dateiformaten, insbesondere nicht druckbare Zeichen oder Formatierungsreste, werden eliminiert.
• Tokenisierung und Lemmatisierung: Zerlegung in diskrete Token sowie Rückführung auf die lexikalische Grundform mittels spaCy. Dies reduziert die Dimensionalität und verbessert die semantische Konsistenz.
• Stoppwort-Filterung: Entfernen frequenter, semantisch irrelevanter Tokens, sowohl allgemeiner Natur (z. B. „und“, „oder“) als auch domänenspezifisch (z. B. „Deutschland“ in politischen Kontexten).
• n-Gramm-Generierung: Identifikation signifikanter Wortkombinationen, insbesondere bei Fachtermini oder idiomatischen Ausdrücken.

Semantische Vektorisierung mit Sentence Transformers

Zur semantischen Repräsentation der Textdaten wird ein Sentence-BERT (SBERT)-Modell genutzt, das hochdimensionale Embeddings generiert.

• Das Modell basiert auf bidirektionalen Transformer-Netzwerken, die durch Kontrastives Lernen optimiert wurden.
• Die erzeugten Embeddings repräsentieren Texte als dichte Vektoren, die im latenten Bedeutungsraum Ähnlichkeiten abbilden.
• Die Distanzmetriken zwischen diesen Vektoren ermöglichen eine kontextuelle Gruppierung unabhängig von lexikalischer Ähnlichkeit.

Clustering mittels HDBSCAN

Für die unüberwachte Clusteranalyse der Embeddings wird Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) eingesetzt.

• HDBSCAN identifiziert Cluster variabler Dichte und entfernt semantisches Rauschen, indem unstrukturierte Datenpunkte als Ausreißer klassifiziert werden.
• Die Methode adaptiviert die Anzahl der Cluster und eliminiert die Notwendigkeit einer apriorischen Festlegung der Themenanzahl (im Gegensatz zu LDA oder k-Means).
• Dies gewährleistet eine flexible Modellierung thematischer Strukturen in hochdimensionalen Textkorpora.

Clusterinterpretation mit c-TF-IDF

Zur Identifikation distinktiver Schlüsselbegriffe innerhalb der Cluster wird eine modifizierte TF-IDF-Technik (c-TF-IDF) angewandt.

• Statt individueller Dokumente werden gesamte Cluster als Analysebasis genutzt, um domänenspezifische Termgewichte zu extrahieren.
• Die Gewichtung reflektiert nicht nur lokale Frequenzen, sondern berücksichtigt auch inter-cluster-differenzierende Merkmale.

Themenvisualisierung und Hierarchien

Die extrahierten Cluster werden mittels Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) in eine zweidimensionale Repräsentation transformiert. Dies ermöglicht eine interaktive Exploration der semantischen Raumstruktur.

• Hierarchische Clusterdarstellung: Identifikation übergeordneter Themenstrukturen mittels Dendrogrammen.
• Dynamische Themenverläufe: Veränderungen der Cluster über verschiedene Zeiträume hinweg.

Methodische Grundlagen von Google Trends

Google Trends stellt relative Suchvolumina über verschiedene Zeiträume und Regionen hinweg bereit.

• Die Daten sind normierte Skalenwerte (0–100), die das maximale Suchaufkommen eines Begriffs im gewählten Zeitraum reflektieren.
• Zeitliche Aggregation: Abhängig von der Untersuchungsperiode können Daten in Tages-, Wochen- oder Monatsintervallen abgerufen werden.
• Regionale Granularität: Suchvolumina sind auf globaler, nationaler und subnationaler Ebene verfügbar.

Datenquellen und Kategorisierung

Die Analyse erfolgt auf Basis mehrerer inhaltlicher Kategorien:

• Politische Entitäten: Vergleich der Suchpopularität von Parteien und Kandidaten.
• Themenbasierte Trends: Identifikation von inhaltlichen Suchmustern zu politisch relevanten Keywords.

Die Daten sind in zwei zentrale Kategorien unterteilt:

1. Steigende Trends (Rising Queries): Suchanfragen mit überproportionalem Anstieg in einem definierten Zeitraum.
2. Konstante Trends (Top Queries): Begriffe mit dauerhaft hoher Suchfrequenz.

Metriken zur Trendanalyse

• Absolute Suchvolumina: Aggregierte Werte zur Identifikation makroskopischer Entwicklungen.
• Temporale Spitzenwerte: Zeitpunkte maximaler Suchintensität zur Bestimmung von Diskursmomenten.
• Exponentielle Zunahmen: Relative Differenzen, insbesondere bei stark ansteigenden Suchtrends

Datenaufbereitung und Chunking

Parteiprogramme werden segmentiert und strukturiert, um eine effiziente Informationsretrieval-Architektur zu ermöglichen.

• Segmentierung in Textblöcke: Größe der Chunks optimiert, um inhaltliche Kohärenz zu bewahren.
• Metadatenanreicherung: Speicherung zusätzlicher Kontexte wie Partei, Quelle und Themenspektrum.
• Preprocessing: Reduktion redundanter Zeichen, Homogenisierung von Formatierungen.

Semantische Vektorisierung und Vektordatenbank

Zur Repräsentation der Textdaten wird ein dichtes Vektor-Embedding mittels Transformermodelle generiert.

• Die Embeddings werden in einer Vektordatenbank gespeichert, die effiziente k-nearest neighbor (k-NN) Retrieval-Operationen ermöglicht.
• Die semantische Distanz wird über cosine similarity oder dot-product similarity berechnet.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline

Die Antwortgenerierung erfolgt in zwei Schritten:

1. Retrieval-Schritt:
   • Die Nutzeranfrage wird als Vektor repräsentiert.
   • Ein k-NN Retrieval aus der Vektordatenbank liefert die semantisch relevantesten Textblöcke.
   • Die Top-N Blöcke werden für die nächste Phase selektiert.
2. Generierungsschritt:
   • Die extrahierten Chunks werden als Kontext in ein Sprachmodell eingespeist.
   • Das Modell generiert eine Antwort unter Berücksichtigung des abgerufenen Kontextes.