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

Authors: Hanisch-Johannsen, Jochen;

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

Abstract

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, wissenschaftlich erwünscht und erwünscht, erfolgt jedoch unter Nennung des Autors. Eine kommerzielle Nutzung ist nur mit schriftlicher Genehmigung gestattet.

Keywords

Datenanalyse, Visualsierung, Netzwerkanalyse, Literaturanalyse

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