Zitation unseres Topic Modeling Artikels: Amanda Polati

Unser Skript zur Themenmodellierung wurde erneut für eine weitere Veröffentlichung angefordert. Diesmal stammt die Anfrage von einem Doktoranden, der an der McGill University in Kanada eine Literaturrecherche durchführt. Sie hat mir darüber hinaus einige Informationen geschickt:

Im Rahmen ihrer Doktorarbeit entwickelt sie derzeit ein Virtual-Reality-Training (VR) für Gesundheitshelfer in Brasilien, das sich auf Strategien zur Prävention von Gebärmutterhalskrebs konzentriert. Sie wollen das Potenzial von VR-basierten Schulungen in diesem Bereich untersuchen und Strategien für die praktikable Integration innovativer Technologien in die Gesundheitsausbildung in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen entwickeln. Aufgrund ihres Hintergrunds im Gesundheitswesen besteht ihre Hauptaufgabe in der Mitgestaltung der Schulung und der Bewertung ihrer Wirksamkeit.

Was die Verwendung von Topic Modelling angeht, hat sie während einer Diskussion mit ihrem Betreuer über die Optimierung ihres Ansatzes für explorative Reviews beschlossen, Topic Modelling in ihre Literaturrecherche einzubeziehen. Sie findet es faszinierend und glaubt, dass es ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Anwendung in der Wissenschaft hat, insbesondere im Zusammenhang mit Literaturrecherchen. Davor verwendeten sie das EasyPubMed-Paket in R, um eine erste explorative Überprüfung durchzuführen und Abstracts zu sammeln, die sich auf den Einsatz von Virtual Reality für die Ausbildung im Gesundheitswesen konzentrieren. Die von uns in unserer Arbeit zitierte Veröffentlichung von Asmussen und Moller (2019) war darüber hinaus eine Inspiration. Nun werden unsere Beiträge, insbesondere unsere Anleitung zur Bestimmung der optimalen Anzahl von Themen (k), von unschätzbarem Wert sein, wenn sie diesen Prozess verfeinern und weiterentwickeln.