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Leerstellen-Detektor: Was fehlt im Diskurs? #14

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opened 2026-04-23 20:49:53 +02:00 by tobias · 0 comments
tobias commented 2026-04-23 20:49:53 +02:00
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Ziel

Automatisch erkennen, welche Themen in einem Podcast intensiv behandelt werden, im anderen aber fehlen — und welche Themen insgesamt unterrepräsentiert sind.

Ansatz

  1. Embedding-Cluster bilden (HDBSCAN oder K-Means über alle 3.727 Paragraphen)
  2. Cluster-Dichte pro Podcast messen
  3. Asymmetrische Cluster identifizieren: hohes Volumen in Podcast A, fast leer in Podcast B
  4. Gegen externe Themenlisten abgleichen (z.B. Bundestags-Themen, UN SDGs) → Themen finden, die in keinem Podcast vorkommen

Erkenntnisgewinn

  • Blinde Flecken des Diskurses sichtbar machen
  • Vorschläge für neue Podcast-Folgen generieren (die Fortführungs-Analyse hat 7 Leerstellen manuell identifiziert — automatisiert wären es mehr)
  • Zeigen, wie unterschiedlich Podcasts verschiedener Formate den gleichen Themenraum abdecken

Visualisierung

Heatmap: X-Achse = Themen-Cluster, Y-Achse = Podcast, Farbe = Dichte. Leere Zellen = Leerstellen.

## Ziel Automatisch erkennen, welche Themen in einem Podcast intensiv behandelt werden, im anderen aber fehlen — und welche Themen insgesamt unterrepräsentiert sind. ## Ansatz 1. Embedding-Cluster bilden (HDBSCAN oder K-Means über alle 3.727 Paragraphen) 2. Cluster-Dichte pro Podcast messen 3. Asymmetrische Cluster identifizieren: hohes Volumen in Podcast A, fast leer in Podcast B 4. Gegen externe Themenlisten abgleichen (z.B. Bundestags-Themen, UN SDGs) → Themen finden, die in keinem Podcast vorkommen ## Erkenntnisgewinn - Blinde Flecken des Diskurses sichtbar machen - Vorschläge für neue Podcast-Folgen generieren (die Fortführungs-Analyse hat 7 Leerstellen manuell identifiziert — automatisiert wären es mehr) - Zeigen, wie unterschiedlich Podcasts verschiedener Formate den gleichen Themenraum abdecken ## Visualisierung Heatmap: X-Achse = Themen-Cluster, Y-Achse = Podcast, Farbe = Dichte. Leere Zellen = Leerstellen.
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