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Was studieren Wirtschaftswissenschaftler? Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen

Jose Manuel Fernandez, PhD Yetter, E. Inhaber, K.
Das Journal of Economic Education. April 5, 2021

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Abstrakt

Die Autoren dieses Artikels verwenden Text-Mining-Techniken, um verborgene oder latente Themen in der wirtschaftlichen Bildung aufzudecken. Die übliche Verwendung von JEL-Codes identifiziert nur die akademische Umgebung für jedes Papier, nicht jedoch das zugrunde liegende wirtschaftliche Konzept, auf das sich das Papier bezieht. Ein unbeaufsichtigter Algorithmus für maschinelles Lernen namens Latent Dirichlet Allocation wird verwendet, um 15 versteckte Themen in der wissenschaftlichen Arbeit der Wirtschaftspädagogik zu identifizieren. Das Text-Mining-Modell identifiziert wirtschaftliche Bildungsthemen, indem es Korrelationen in der Wortverwendung über verschiedene Dokumente hinweg findet. Die Autoren zeigen, dass diese neu identifizierten Forschungsthemen mehr Unterschiede in der Anzahl der Zitate erklären als die allgemein verwendeten JEL-Codes. Darüber hinaus zeigen bestimmte Zeitschriften Präferenzen für bestimmte Themen der wirtschaftspädagogischen Forschung.

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