Themenhäufigkeit

Die Themenhäufigkeit bezeichnet in der Text- und Diskursanalyse die Verteilung der Themen in einem Textkorpus, Diskursfeld oder Datensatz. Sie gibt an, wie oft bestimmte Themen auftreten, und lässt sich als absolute Häufigkeit (Anzahl der Nennungen) oder als relative Häufigkeit (Anteil an allen thematischen Einheiten) ausdrücken. Die Messung kann auf der Ebene einzelner Dokumente, mehrerer Dokumente oder des gesamten Korpus erfolgen.

Zur Bestimmung der Themenhäufigkeit werden manuelle und automatische Verfahren eingesetzt. Manuelle Kodierung verwendet ein Kodierungsschema, definierte Themen und Zuordnung von Textabschnitten. Mehrere Codierer erhöhen die Intercoder-Reliabilität. Automatisierte Ansätze umfassen Topic Modeling (z. B. Latent-Dirichlet-Allocation, LDA) oder NMF, Schlüsselwortzuordnung und überwachte Klassifikation. Ergebnisse werden oft normalisiert, etwa pro 1.000 Wörter oder als Prozentränge, um Größenunterschiede auszugleichen.

Anwendungsbereiche liegen in der Medienforschung, Sozialwissenschaft, Marktforschung und digitalen Geisteswissenschaften. Themenhäufigkeit dient der Identifikation dominierender Themen, der Analyse von Themendrift über Zeiträume hinweg und dem Vergleich unterschiedlicher Sammlungen.

Beachtlich sind methodische Entscheidungen: Granularität der Themen, Labelqualität, Behandlung von Synonymen und Mehrdeutigkeiten sowie die Vergleichbarkeit unterschiedlicher Datensätze. Stichprobengröße, Zeitraumwahl und Vorverarbeitung beeinflussen Resultate. Eine transparente Dokumentation der Vorgehensweise ist wichtig.

In Praxisbeispielen zeigt sich etwa in Nachrichtensammlungen, dass Politik oder Wirtschaft zu den häufigsten Themen gehören. Die Themenhäufigkeit bildet so eine Grundlage für weitere Analysen wie Trendermittlung, Korpusanalyse oder Informationsabruf.