Med ökningen av sociala medier, har en stor mängd nya primära forskningsmaterial blivit tillgängliga för samhällsvetare, men den rena volymen och variationen av detta gör det svårt att få tillgång till genom traditionella metoder: nära läsning och nyanserade tolkningar av manuell kvalitativ kodning och analys. Detta dokument syftar till att överbrygga gapet genom att utveckla halvautomatiska utbyten för manuell kodning genom en blandning av crowdsourcing och maskininlärning, sådd genom att utveckla ett noggrant manuellt kodningssystem från ett litet dataprov. För att visa löftet om detta tillvägagångssätt försöker vi skapa en nyanserad kategorisering av svar på Twitter till flera nyligen uppmärksammade dödsfall genom självmord. Genom dessa visar vi att det är möjligt att koda automatiskt över en stor datauppsättning till en hög grad av noggrannhet (71 %), och diskutera de bredare möjligheterna och fallgropar av att använda Big Data metoder för samhällsvetenskap.
Ref fokuserar också på sociala mediers reaktioner på högprofilerade dödsfall genom självmord men använder en semiautomatisk procedur som ersätter manuell kodning med en kombination av crowdsourcing och maskininlärning.
Bridging big data and qualitative methods in the social sciences: A case study of Twitter responses to high profile deaths by suicide
{'venue': 'Online Soc. Networks Media', 'journal': 'Online Soc. Networks Media', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}