Triangulation of History Using Textual Data
Triangulation of History Using Textual Data
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DOI：
10.1086/705541
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发表时间：
2019-09-01
期刊：
影响因子：
0.6
通讯作者：
Simeone，Michael
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aiello，Kenneth D.;Simeone，Michael
这篇文章描述了在历史研究中使用的计算文本分析的基本考虑和选择方法，特别是科学史和生物医学史。它探讨了可用于理解大型文档语料库中概念随时间变化的具体方法。例如，本文使用收集的27,977篇关于微生物组的文章的语料库，研究了2001年至2010年微生物组的一般话语，检查了2001年至2010年“人类”一词的用法和意义，并强调了2001年至2010年微生物组话语的变化。
This essay describes essential considerations and select methods in computational text analysis for use in the study of history, specifically the history of science and biomedicine. It explores specific approaches that can be used for understanding conceptual change over time in a large corpus of documents. By way of example, using a corpus of 27,977 articles collected on the microbiome, the essay studies the general microbiome discourse for the years from 2001 to 2010, examines the usage and the sense of the word “human” from 2001 to 2010, and highlights shifts in the microbiome discourse from 2001 to 2010.