Trending Topics & Burst Detection

Wann anzuwenden

Verwenden Sie sie, um Themen zu kartieren, ihre Entwicklung zu verfolgen und Kandidatenlücken mit textlichem Beleg zu markieren.

Bringt konzeptuelle Nähe, Wiederholung und Zonen des Schweigens im Korpustext zum Vorschein. Es ist computergestützt — nicht die reflexive thematische Analyse nach Braun–Clarke.

Grenzen und Geltungsbereich

• Eine rechnergestützte Analyse, keine reflexive thematische Analyse nach Braun und Clarke — sie deckt Muster im Text auf, deutet die Bedeutung aber nicht für Sie.
• Die Ergebnisse hängen von den bereitgestellten Studien, dem Korpus und den Parametern sowie vom gewählten Modell ab. Die Analyse fasst die Evidenz so zusammen, wie sie berichtet wurde; sie begründet keine Kausalität.
• Jede Abbildung trägt ihre Quelle, und jeder Lauf ist aus denselben Eingaben, Parametern und der Engine-Version bitgenau reproduzierbar.

In dieser Familie

• Co-word Analysis & Thematic MapKeyword co-occurrence clustered into a strategic diagram (centrality × density).
• Topic Modeling (LDA / NMF)Probabilistic or matrix-factorisation topics over the full-text corpus.
• Embedding-based Topic ClusteringDocuments embedded (TF-IDF by default; transformer/SBERT optional) and clustered into semantically coherent topics.
• Factorial AnalysisMCA / correspondence analysis projecting terms into a conceptual map.
• Thematic EvolutionHow themes split, merge and flow across time slices (Sankey).