Tanulmányunkban arra teszünk kísérletet, hogy egy számítógépes algoritmus, a rejtett Dirichlet eloszlást alkalmazó strukturált témamodell (stm) segítségével meghatározzuk a Sziget Fesztivál látogatói által a Facebookon írt vélemények jellemző témáit, és ezeket összevessük egy korábbi kutatásunkban körvonalazott témákkal. A Sziget Fesztivál látogatóinak az elmúlt hét évben angol nyelven írt szöveges véleményei alapján az algoritmus segítségével kilenc témát modelleztünk, melyek tartalma és köre csak részben egyezett meg a korábbi, kvalitatív kutatásunkban azonosított témákkal. Vizsgálatunk legfontosabb eredménye, hogy számítógépes eszközökkel eredményesen vizsgálhatók a látogatói vélemények, ugyanakkor az eredmények minőségét meghatározza a korpusz nagysága, vagyis az elemzett hozzászólások száma és terjedelme. In our study, we attempt to determine the typical topics of opinions written by Sziget Festival visitors on Facebook using structured topic model (stm) computer algorithm and latent Dirichlet allocation, and compare the results with our previous research. Based on written opinions of the visitors of the Sziget Festival in the last seven years, we modelled nine topics. Their content and scope partly matched the topics identified in our previous qualitative research. The most important result of our study is that visitor opinions can be successfully examined with computer tools, but the quality of the results is determined by the size of the corpus, i.e. the number and scope of the analysed posts.
Topic Modelling on Pharmaceutical Incident Data
