Aihemallinnus sekä muut ohjaamattomat koneoppimismenetelmät yhteiskuntatieteellisessä tutkimuksessa: kriittisiä havaintoja
Avainsanat:
aihemallinnus, ohjaamaton koneoppiminen, koneoppiminen, laskennallinen yhteiskuntatiede, puolueohjelma, massapuolueAbstrakti
Aihemallinnus mahdollistaa laajojen tekstiaineistojen automaattisen ryhmittelyn käyttämällä ohjaamatonta koneoppimista. Kiinnostus aihemallinnusta kohtaan on kasvanut ja sen soveltaminen on lisääntynyt yhteiskuntatieteellisessä tutkimuksessa. Aihemallinnus sekä muut ohjaamattoman koneoppimisen menetelmät kuitenkin vaativat tutkijoita tekemään valintoja: tutkijat joutuvat esimerkiksi päättämään mitä koneoppimismenetelmää käytetään, miten sitä käytetään ja miten aineistoa esikäsitellään, Lisäksi on kyettävä tulkitsemaan ohjaamattoman koneoppimisen kautta syntyneet tulokset. Aihemallinnuksessa eräs valinta koskee aiheiden määrää, josta on käyty aktiivisesti keskustelua niin koneoppimisen kuin laskennallisen yhteiskuntatieteen yhteisöissä. Artikkelin esittelemä käyttäjäkoe osoittaa, että yhteiskuntatieteissä suosittu, tulkinnallisuutta korostava lähestymistapa aihemäärän valintaan on epävarma. Artikkelin empiirinen esimerkki osoittaa, että aihemäärän valinta vaikuttaa aihemallinnuksesta syntyviin tulkintoihin. Tämän pohjalta artikkeli suosittaa, että (i) parametrien valinnassa käytettäisiin tilastollisia menetelmiä. Lisäksi suositellaan, että (ii) aihemallinnuksen tulokset sidotaan yhteiskuntatieteelliseen kirjallisuuteen käyttämällä teoreettista viitekehystä tulkinnan apuna tai aihemallinnusta käytetään joko menetelmällisesti trianguloiden tai grounded theory -lähtöisesti. Lisäksi artikkelissa suositellaan, että (iii) tutkimusprosessin avoimuuteen kiinnitetään huomiota sekä (iv) laskennallisten menetelmien soveltajat seuraavat kriittisen algoritmitutkimuksen kehitystä.
