Publications

Peer-Reviewed Articles in Conferences, Journals, and edited Volumes

  1. Christian Oberländer: Research Design in the Digital Age: Implementing Analysis of large Japanese Text Corpora using Topic Models on the web-platform TopicExplorer; in Harald Kümmerle, Franz Waldenberger (Eds.): The Digital Transformation: Implications for the Social Sciences and the Humanities, Deutsches Institut für Japanstudien (Deutsches Institut für Japanstudien, Miscellanea 21), Tokyo, 2020, pp. 13-19.
  2. Anne Purschwitz, Alexander Hinneburg: Funktionsmechanismen gesellschaftlicher Wissenskonstruktion in der Aufklärung – Chancen und Grenzen des Topic-Modeling in den Geisteswissenschaften, Die halleschen Zeitungen und Zeitschriften 1688-1815, in medien & zeit, akzeptiert zur Publikation, 2019.
  3. Christian Papilloud, Alexander Hinneburg: Qualitative Textanalyse mit Topic-Modellen. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler, Textbook, Part of the Studienskripten zur Soziologie book series (SSZS), Springer, 2018. DOI: 10.1007/978-3-658-21980-2.
  4. Anne Purschwitz: Netzwerke des Wissens – Thematische und personelle Relationen innerhalb der halleschen Zeitungen und Zeitschriften der Aufklärungsepoche (1688-1818), Journal of Historical Network Research, 2 (1), 109-142, DOI: 10.25517/jhnr.v2i1.47.
  5. Alexander Hinneburg, Christian Oberländer: Getting the Story from Big Data: Interaktive visuelle Inhaltsanalyse für die Sozialwissenschaften mit dem TopicExplorer am Beispiel Fukushima, in Visualisierung sprachlicher Daten, Visual Linguistics – Praxis – Tools, Noah Bubenhofer, Marc Kupietz (Hrsg.), Heidelberg: Heidelberg University Publishing, 2018, DOI: 10.17885/heiup.345.474.
  6. Nicole M. Mueller: Deutsch-japanische Leitmotivstrukturen in digitalisierten Übersetzungskorpora. Praxeologische Notizen zu Motivsemantik und Metaphorik, basierend auf Topic Modeling, in Textpraxis 14 (3.2017). URL: http://www.uni-muenster.de/textpraxis/nicole-mueller-deutsch-japanische-leitmotivstrukturen.
  7. Frank Rosner, Alexander Hinneburg: Translating Bayesian Networks into Entity Relationship Models, in Proceedings ER 2016, Conceptual Modeling – 35th International Conference, 2016, pp. 65-72 (extended version).
  8. Minori Murata: Zukunftsszenarien für die Wasserstofftechnologie aus linguistischer Perspektive, in Nihongo to Nihongo-kyoiku [Japanische Sprache und Japanische Sprachausbildung], 2016, Tokio: Keio Universität, Bd. 44, 15 S.
  9. Michael Röder, Andreas Both, Alexander Hinneburg: Exploring the Space of Topic Coherence Measures, in Proceeding WSDM ’15, Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2015, pp. 399-408.
  10. Alexander Hinneburg, Frank Rosner, Stefan Pessler, Christian Oberländer: Exploring Document Collections with Topic Frames, Proceeding CIKM ’14 Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, 2014, pp. 2084-2086.
  11. Minori Murata und Roman Lossa: Kotonaru bunsho janru no hanbetsu kanosei ni kansuru chosa. Burogu honbun, shinbun shasetsu, bungaku sakuhin, ronbun taisho toshite [Untersuchung zur Unterscheidung von unterschiedlichen Text-Genre. Blog-Texte, Leitartikel, literarische Werke, wissenschaftliche Aufsätze als Gegenstand.], appeared in Nihongo to Nihongo-kyoiku [Japanische Sprache und Japanische Sprachausbildung], 2014, Tokio: Keio Universität, Bd. 42, S. 125-135.
  12. Alexander Hinneburg, Rico Preiss, René Schröder: TopicExplorer: Exploring Document Collections with Topic Models, in Peter A. Flach, Tijl De Bie, Nello Cristianini (Eds.): Machine  Learning and Knowledge Discovery in Databases – European Conference,  ECML PKDD 2012, Bristol, UK, September 24-28, 2012. Proceedings, Part  II. Springer 2012 Lecture Notes in Computer Science 7524, 2012: 838-841.

Talks and Posters

  1. Alexander Hinneburg. TopicExplorer – Qualitative Text Mining for Humanities and Social Sciences, Digital Humanities Coffee Talks, Seminar, Martin-Luther-University Halle-Wittenberg, June, 2017, (slides).
  2. Alexander Hinneburg and Christian Oberländer. Visual interactive Exploration of Online Discourses with TopicExplorer. Poster at Computational Social Science Winter Symposium, GESIS, Colone, 2. December 2015, (pdf).
  3. Christian Oberländer: Themenmodelle in den Japanwissenschaften: Die japanische Kernenergie-Debatte nach dem Reaktorunfall von Fukushima als Fallbeispiel einer eHumanities-Anwendung, 16. Deutschsprachiger Japanologentag, München, Deutschland, 28. August 2015.
  4. Christian Oberländer. Kulturdiskurse auf dem japanischen Internet. Ringvorlesung, Entwicklungen der Kulturpolitik in Ostasien. Nationale Kulturen zwischen Globalisierung und Nationalisierung, Universität Köln, Deutschland, 7. Juli 2015.
  5. Christian Oberländer. Getting the Story from Japanese Big Data: Auswertung umfangreicher japanischer Textkorpora am Beispiel von Online-­Diskursen. Workshop, Japanforschung im digitalen Zeitalter, Universität Erlangen, Deutschland, 26. bis 27. Juni 2015.
  6. Christian Oberländer. Untersuchung japanischer politischer Online-Diskurse – ein Methodenversuch zur digitalen Öffentlichkeit. Fachgruppe Politik, Jahrestagung der Vereinigung für Sozialwissenschaftliche Japanforschung (VSJF), Japanisch-Deutsches Zentrum Berlin, Deutschland, 21. bis 23. November 2014.
  7. Alexander Hinneburg, Christian Oberländer. Visual interactive exploration of large corpora with TopicExplorer – Getting the story from Big Data. Herrenhäuser Symposium, Visuelle Linguistik – Theorie und Anwendung von Visualisierungen in der Sprachwissenschaft, Schloss Herrenhausen, Hannover, Deutschland, 19. bis 21. November 2014.
  8. Michael Röder, Andreas Both and Alexander Hinneburg. Evaluation des Konfigurationsraumes von Kohärenzmaßen für Thememodelle. Workshop on Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning, LWA 2014 conference at RWTH Aachen University, September 8-10, 2014.
  9. Alexander Hinneburg, Frank Rosner, Stefan Peßler and Christian Oberländer. Demonstration von thematischen Frames im TopicExplorer-System. Workshop on Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning, LWA 2014 conference at RWTH Aachen University, September 8-10, 2014.