Handchir Mikrochir Plast Chir 2014; 46(03): 186-191
DOI: 10.1055/s-0034-1371820
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Text Mining, eine Methode der computergestützten Datenauswertung wissenschaftlicher Texte, dargestellt an einer Analyse von Autorennetzwerken

Text Mining, a Method for Computer-Assisted Analysis of Scientific Texts, Demonstrated by an Analysis of Author Networks
P. Hahn
1   Handchirurgie, Vulpius Klinik, Bad Rappenau
,
F. Dullweber
2   Target Discovery Research, Boehringer Ingelheim, Biberach
,
F. Unglaub
1   Handchirurgie, Vulpius Klinik, Bad Rappenau
3   Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
,
C. Spies
1   Handchirurgie, Vulpius Klinik, Bad Rappenau
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

eingereicht 17 January 2014

akzeptiert 22 February 2014

Publication Date:
08 May 2014 (online)

Zusammenfassung

Die steigende Anzahl an medizinisch-wissenschaftlichen Publikationen macht es zunehmend schwer die wirklich relevanten Publikationen zu einem Thema herauszufinden. Text Mining zur computergestützten Analyse von Texten als Sonderform des Data Mining kann hierbei hilfreich sein. An 2 Beispielen soll gezeigt werden, wie es durch den Einsatz von Computerprogrammen zur Textanalyse einerseits und zur Datenvisualisierung andererseits möglich ist, a) die Vernetzung von Autoren einer Zeitschrift untereinander aufzuzeigen und b) die relevanten Veröffentlichungen zu einem speziellen Thema herauszufiltern.

Abstract

Searching for relevant publications is becoming more difficult with the increasing number of scientific articles. Text mining as a specific form of computer-based data analysis may be help­ful in this context. Highlighting relations between authors and finding relevant publications concerning a specific subject using text analysis programs are illustrated graphically by 2 performed ­examples.

 
  • Literatur

  • 1 Frauenhofer Institut IAIs Neue Big-Data-Untersuchung zeigt Potenzial für Unternehmen Presseinformation 10.12.2012 Verfügbar von http://www.iais.fraunhofer.de/pi_big-data.html
  • 2 Pubmed http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed
  • 3 Berthold MR, Borgelt C, Höppner F et al. Guide to Intelligent Data Analysis. London: Springer; 2010
  • 4 Feldman R, Dagan I, Haym H. Mining text using keyword distributions. Journal of Intelligent Information Systems 1998; 10: 281-300
  • 5 Shannon P, Markiel A, Ozier O et al. Cytoscape: A Software Environment for Integrated Models of Biomolecular Interaction Networks. Genome Res 2003; 13: 2498-2504
  • 6 Berthold MR, Cebron N, Dill F et al. KNIME: The Konstanz Information Miner Studies in Classification. Data Analysis and Knowledge. London: Springer; 2007
  • 7 Saito R, Smoot ME, Ono K et al. A travel guide to Cytoscape plugins. Nature Methods 2012; 9: 1069-1076
  • 8 Frank Dullweber: Support of Target Discovery Research by KNIME Textprocessing and Networkmining.Verfügbar von http://tech.knime.org/book/network-examples/author-network
  • 9 Cardenas-Montemayor E, Hartl JF, Wolf MB et al. Subjective and objective results of arthroscopic debridement of ulnar-sided TFCC (Palmer type 1B) lesions with stable distal radio-ulnar joint. Arch Orthop Trauma Surg 2013; 133: 287-293
  • 10 Löw S, Pillukat T, Prommersberger KJ et al. The effect of additional video documentation to photo documentation in wrist arthroscopies on intra- and interobserver reliability. Arch Orthop Trauma Surg 2013; 133: 433-438
  • 11 Mayer S, Hahn P, Bruckner T et al. Aussagekraft präoperativer MRT-Diagnostik hinsichtlich Läsionen des skapholunären Bandes im klinischen Alltag. Handchir Mikrochir Plast Chir 2013; 45: 26-32
  • 12 Unglaub F, Manz S, Bruckner T et al. Die dorsale Kapseldoppelung zur Therapie der dorsalen Instabilität des distalen Radioulnargelenkes. Oper Orthop Traumatol 2013; 25: 609-614