<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="n01" n="1">Ausführliche Informationen zum Projekthintergrund auf http://www.epol-projekt.de. Die hier vorgestellten Analysen wurden mit dem Leipzig Corpus Miner, einer webbasierten Analyseinfrastruktur, durchgeführt (Niekler et al. 2014; Wiedemann / Niekler 2015).</note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="n02" n="2">Für weitere Details zum e-Identity Projekt siehe <ref target="http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/Forschungsprojekte/eIdentity.html">http://www.uni-stuttgart.de/soz/ib/forschung/Forschungsprojekte/eIdentity.html</ref>. Für sozialwissenschaftliche Studien, in denen die Tools und Korpora des <hi rend="italic">e-Identity</hi> Projekts bereits angewendet wurden, siehe Kantner 2015, Kantner et al. (erscheint in Kürze), Overbeck 2015 (im Druck).</note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="n03" n="3">Die unbereinigte Textmenge betrug 902.029 Zeitungsartikel. Der umfangreiche und innovative Bereinigungsprozess des Datensatzes von Dubletten und Samplingfehlern war ein zentraler Bestandteil des <hi rend="italic">e-Identity</hi> Projekts.</note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="n04" n="4">Der <hi rend="italic">Complex Concept Builder</hi> bietet ein Verfahren, um auf der Grundlage von insgesamt 50, 100 oder 200 automatisch erstellten Topics, die auf Grundlage der "Latent Dirichlet Allocation" (LDA) – Methode generiert werden (Blei et al. 2003; Niekler / Jähnichen 2012), inhaltliche Samplingfehler zu identifizieren. Die Visualisierung von Wortwolken einer automatischen Topicanalyse erleichtert die Identifikation von inhaltlichen Samplingfehlern.</note>