Treffer: Systematische Literaturanalyse: Analysemodul für semantische Netzwerke und multidimensionale Visualisierung in systematischen Literaturanalyseprozessen

Title:
Systematische Literaturanalyse: Analysemodul für semantische Netzwerke und multidimensionale Visualisierung in systematischen Literaturanalyseprozessen
Authors:
Hanisch-Johannsen, Jochen, orcid:0000-0001-7474-
Publisher Information:
b-Quadrat - Das Gitlab
Publication Year:
2025
Collection:
Zenodo
Subject Terms:
Literaturanalyse, Netzwerkanalyse, Visualsierung, Datenanalyse
Document Type:
E-Ressource software
Language:
unknown
Relation:
https://zenodo.org/records/15387108; oai:zenodo.org:15387108; https://doi.org/10.5281/zenodo.15387108
DOI:
10.5281/zenodo.15387108
Availability:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15387108
https://zenodo.org/records/15387108
Rights:
Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International ; cc-by-nc-4.0 ; https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode
Accession Number:
edsbas.23CE4320
Database:
BASE

Weitere Informationen

Analysemodul für semantische Netzwerke und multidimensionale Visualisierung in systematischen Literaturanalyseprozessen Beschreibung: Das Python-Skript analyse_netzwerk.py dient der computergestützten Analyse, Filterung und Visualisierung von Literaturdaten im Rahmen systematischer Literaturanalysen. Es verarbeitet BibTeX-basierte Quellen, die mit spezifischen Such- und Codierlogiken annotiert wurden, und erzeugt ein breites Spektrum interaktiver Visualisierungen. Entwickelt wurde es im Kontext einer Promotionsforschung an der Charité – Universitätsmedizin Berlin zur Untersuchung digitaler Bildungsräume. Funktionen: Netzwerkanalyse semantisch kodierter Begriffe mit farblicher Hierarchiedarstellung (Primär–Tertiär) Tag-basierte Frequenzanalysen spezifischer Suchbegriffe und Dokumenttypen Relevanzschlüssel- und Indexauswertung (z. B. Systemanpassung, Datenschutz) Forschungsunterfragen-Analyse auf Basis deduktiver Kodes (z. B. FU3, FU6) Visualisierung von Textsorten-Kategorien (Argumentation, Kerngedanke etc.) Zeitreihenanalyse der Publikationsjahre Top-Autor:innen- und Top-Titel-Erkennung 3-stufige Pfadrekonstruktion (FU → Kategorie → Index → Quellentyp) Sankey-Diagramm zur Filterlogik von Screening bis Endauswahl Wortwolke aus Titeln mit automatischer Stopplisten-Filterung (de/en) Stichprobengrößenberechnung für Teilanalysen mit Signifikanzabsicherung Automatischer HTML-/PNG-Export und Remote-Transfer via SCP Technischer Kontext: Datenquelle: BibTeX-Dateien mit thematischer Annotation Zielsystem: Visualisierung und Analyse im Rahmen einer systematischen Literaturauswertung im Bereich digitaler Lehr-/Lernsysteme Ausgabeformate: interaktive Plotly-Visualisierungen (.html), Tabellen (.csv), PNG-Wortwolken Abhängigkeiten: bibtexparser, pandas, numpy, networkx, matplotlib, plotly, wordcloud, tabulate, scikit-learn, subprocess, re, slugify Nutzungshinweis: Die Software wurde forschungsbasiert entwickelt und dokumentiert einen expliziten Arbeitsstand innerhalb einer Promotion. Die Nachnutzung ist erlaubt, ...