論文の概要: Beyond the Black Box: Integrating Lexical and Semantic Methods in Quantitative Discourse Analysis with BERTopic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19099v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 15:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.895688
• Title: Beyond the Black Box: Integrating Lexical and Semantic Methods in Quantitative Discourse Analysis with BERTopic
• Title（参考訳）: ブラックボックスを超えて:BERTopicを用いた量的談話分析における語彙的・意味的手法の統合
• Authors: Thomas Compton,
• Abstract要約: MAXQDAやNVivoのようなブラックボックスソフトウェアは、方法論的透明性と研究目標との整合性を損なうリスクがある。 本稿では, 三角法, 三角法, 解釈可能性を実現するために, 語彙的, 意味的手法を組み合わせたQDA用ハイブリッド・透明なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative Discourse Analysis has seen growing adoption with the rise of Large Language Models and computational tools. However, reliance on black box software such as MAXQDA and NVivo risks undermining methodological transparency and alignment with research goals. This paper presents a hybrid, transparent framework for QDA that combines lexical and semantic methods to enable triangulation, reproducibility, and interpretability. Drawing from a case study in historical political discourse, we demonstrate how custom Python pipelines using NLTK, spaCy, and Sentence Transformers allow fine-grained control over preprocessing, lemmatisation, and embedding generation. We further detail our iterative BERTopic modelling process, incorporating UMAP dimensionality reduction, HDBSCAN clustering, and c-TF-IDF keyword extraction, optimised through parameter tuning and multiple runs to enhance topic coherence and coverage. By juxtaposing precise lexical searches with context-aware semantic clustering, we argue for a multi-layered approach that mitigates the limitations of either method in isolation. Our workflow underscores the importance of code-level transparency, researcher agency, and methodological triangulation in computational discourse studies. Code and supplementary materials are available via GitHub.
• Abstract（参考訳）: 量的談話分析は、大規模言語モデルと計算ツールの台頭とともに、普及している。 しかし、MAXQDAやNVivoのようなブラックボックスソフトウェアへの依存は、方法論的透明性と研究目標との整合性を損なうリスクがある。 本稿では, 三角法, 再現性, 解釈可能性を実現するために, 語彙的および意味的手法を組み合わせたQDA用ハイブリッド・透明なフレームワークを提案する。 歴史的政治談話のケーススタディから、NLTK、spurCy、Sentence Transformerを使ったカスタムPythonパイプラインが、事前処理、補修、埋め込み生成のきめ細かい制御を可能にしていることを示す。 さらに,UMAP次元の削減,HDBSCANクラスタリング,c-TF-IDFキーワード抽出をパラメータチューニングと複数実行によって最適化し,トピックコヒーレンスとカバレッジを向上する,反復的なBERTopicモデリングプロセスについて詳述する。 文脈を意識したセマンティッククラスタリングを用いて正確な語彙探索を行うことで、それぞれのメソッドの制約を緩和する多層アプローチを論じる。 我々のワークフローは、計算談話研究におけるコードレベルの透明性、研究者エージェンシー、方法論的三角測量の重要性を浮き彫りにしている。 コードと補足資料はGitHubから入手できる。

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