[InetBib] Automatische, begriffsbasierte Analyse von "Themenkonjunkturen"?

["Sebastian Nix" <sebastian.nix@xxxxxx>]

Liebe KollegInnen,

vor einigen Tagen ist ein Nutzer mit einem Anliegen an mich herangetreten, das 
interessant ist, bei dem ich ihm aber zunächst nicht direkt weiterhelfen konnte.

Der Nutzer hatte den Ngram Viewer von Google ausprobiert 
(http://books.google.com/ngrams). Dieses Tool erlaubt es, basierend auf 
ausgewählten Teilmengen aus "Google Books"-Digitalisaten in unterschiedlichen 
Sprachen, die Häufigkeit des Vorkommens bestimmter Begriffe in Texten im 
Zeitverlauf zu betrachten und so Indizien für "Themenkonjunkturen" zu erhalten.

In diesem Zusammenhang stellte der Nutzer die Frage, ob es nicht auch möglich 
sei, mit einem solchen Werkzeug die Datenbestände in Pressedatenbanken oder 
fachlich fokussierten Datenbanken wie z.B. den "Sociological Abstracts" zu 
untersuchen.

Ein solcher Ansatz erscheint durchaus verlockend, aber es gibt gewiss auch eine 
Vielzahl von Fallstricken, die vom Problem der vermutlich notwendigen 
Lemmatisierung über das Problem sprachübergreifender Vergleiche von 
Themenkonjunkturen aufgrund von Bedeutungsvarianzen einer Übersetzung bis hin 
zur Frage der Inhalte der Datenbasis selbst (Volltexte, Abstracts) reichen.

Vor diesem Hintergrund wäre ich daran interessiert zu erfahren, ob irgendwo "im 
Alltagsbetrieb" bereits Werkzeuge wie der Ngram Viewer eingesetzt werden, um, 
basierend auf Volltextdatenbanken (welchen?), Begriffs- und damit 
Themenkonjunkturen zu analysieren.

Gleichermaßen interessant wäre die Frage, ob irgendjemand solche Werkzeuge 
einsetzt, um anhand der kontrollierten Sacherschließungsinformationen 
(Thesaurusbegriffe) in Fachdatenbanken (welchen?) Themenkonjunkturen zu 
analysieren.

Über jeden Hinweis auf derartige Projekte würde ich mich freuen, und dafür 
bereits vorab vielen Dank.

Beste Grüße,

Sebastian Nix

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