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Análisis Temático de Contextos Elementales



NOTA: Las imagenes contenidas en este apartado hacen referencia al interfaz de T-LAB 9, ya que el interfaz de T-LAB Plus cambia ligeramente. Además:a) se ha incluido un nuevo botón (Tree Map Preview) que permite crear gráficos dinámicos en formato HTML; b) el botón Dendrograma ha sido sustituido por la herramienta Graph Maker; c) es posible implementar ulteriores análisis de las correspondencias entre los clústeres temáticos y cada una de las variables disponibles.
Algunas de estas nuevas características se destacan en la imagen de abajo.

Esta herramienta de T-LAB nos permite obtener una representación de los contenidos del corpus mediante pocos y significativos clusters temáticos (de 3 a 50), de modo que cada uno de ellos:

a) resulta constituido de un conjunto de contextos elementales (ej. frases, párrafos, fragmentos de texto, respuestas a preguntas abiertas) caracterizados por los mismos patrones (patterns) de palabras clave;

b) puede ser descrito por las unidades lexicales (palabras, lemas o categorías) y por las variables (si presentes) que más caracterizan los contextos elementales de los cuales se compone.

Por muchos motivos, los resultados del análisis se pueden interpretar como mapas de isotopías (iso = igual; topos = lugar), es decir como mapas de temas "genéricos" o "específicos" (Rastier, 2002: 204) caracterizados por la co-ocurrencia de componentes semánticos.

El proceso de análisis puede ser implementado bien a través de un método de clustering 'no supervisado' (en el caso concreto, un algoritmo bisecting k-means) o bien a través de una clasificación 'supervisada' (es decir, el enfoque top-down). Si se elige el segundo procedimiento, (es decir, clasificación supervisada), se requiere la importación de un diccionario de las categorías, resultado de un anterior análisis T-LAB o de una elaboración del usuario.



Una caja de diálogo (véase arriba) permite que el usuario fije algunos parámetros del análisis

En particular:

- el parámetro (A) permite que el usuario fije el número máximo de clusters que se incluirán en los outputs de T-LAB;
- el parámetro (B) permite que el usuario excluya del análisis cualquier unidad del contexto que no contenga un número mínimo de palabras clave incluidas en la lista que él está utilizando.

NOTA:
- Ambos los parámetros antedichos producen cambios significativos en los resultados del análisis solamente cuando el número de las unidades del contexto es muy grande y/o cuando los textos analizados son cortos;
- A la hora de seleccionar la opción 'clasificación supervisada', ya que el numero de clústeres que hay que obtener coincide con el numero de categorías del diccionario, el parámetro 'A' no aparece como disponible.

En el caso de clustering no supervisado (opción por defecto), el proceso de análisis se compone de las siguientes etapas:

a - construcción de una tabla unidades de contexto x unidades lexicales (hasta 300.000 filas x 3.000 columnas), con valores de tipo presencia-ausencia;
b - cálculo de pesos TF-IDF y normalización de los vectores (norma euclídea);
c - clusterización de las unidades de contexto (medida de semejanza: coeficiente del coseno; método de clusterización: bisecting K-means; referencias: Steinbach, Karypis, & Kumar, 2000; Savaresi, Booley, 2001);
d - salvaguardia de las particiones obtenidas y, para cada una de ellas:
e - construcción de una tabla de contingencia unidades lexicales x clusters (n x k);
f - test del chi cuadrado aplicado a todos los cruces unidades lexicales x clusters.
g - análisis de las correspondencias de la tabla de contingencia (referencias: Benzécri, 1984; Greenacre, 1984; Lebart, Salem, 1994)

NOTA : A partir de la versión de T-LAB Plus 2016 , el agrupamiento no supervisado de las unidades de contexto (véase más arriba elel paso 'c' más) puede ser realizado de dos maneras (1) bien usando el algoritmo bisecting k-means o (2) bien usando una versión no centrada del PDDP (es decir, Principal Direction Divisive Partitioning) propuesto por D. Booley (1998) para seleccionar los centroides de las diferentes bisecciones K-means.
Las principales diferencias entre los métodos anteriores se basa en cómo se computan los dos centroides de cada una de las bisecciones; de hecho, en el caso (1) que son el resultado de un procedimiento iterativo, mientras que en el caso (2) se calculan a través de SVD (Singular Value Decomposition), es decir a través de un algoritmo "one-shot '(ver Savaresi, SM, y Boley, DL, 2004).

Así, este procedimiento realiza un análisis de las co-ocurrencias (pasos a-b-c) y, a continuación, un análisis comparativo (e-f-g). En particular, el análisis comparativo utiliza como columnas de las tablas de contingencia las modalidades (niveles o categorías) de la "nueva variable" derivada del análisis de las co-ocurrencias (modalidades de la nueva variable = clusters temáticos).

En el caso de clasificación supervisada, las fases del análisis comparativo son las mismas (véase arriba e-f-g), mientras que el análisis de las co-ocurrencias se ejecuta como sigue:
a) Normalización de los seed vectors (es decir, los perfiles de las co-ocurrencias) correspondientes a las 'k' categorías del diccionario importado;
b) Calculo de los índices de coseno y de las distancias euclidianas entre cada 'i' unidad de contexto y cada 'k' 'semilla' de vectores;
c) Asignación de cada 'i' unidad de contexto a la 'k' clase o categoría que tiene la maximiza la semejanza con la semilla correspondiente (en este caso, la máxima semejanza del coseno y la mínima distancia euclidiana deben coincidir. De no ser así, T-LAB considera la 'i' unidad de contexto como no clasificada).

NOTA: Cuando el usuario decide repetir/aplicar los resultados de un análisis anterior (tanto Análisis Temático de Contextos Elementales como Modelización de los Temas Emergentes), T-LAB realiza sólo ejecuta un análisis comparativo (pasos e-f-g).

Al término del análisis, el usuario puede efectuar rápidamente las siguientes operaciones:

1 - explorar las características de los clusters;
2 - explorar las relaciones entre clusters;
3 - explorar las relaciones entre clusters y variables;
4 - explorar las diversas particiones de los clusters;
5 - refinar los resultados de la partición elegida y, si es necesario, repetir unos pasos antedichos (1,2,3);
6 - asignar etiquetas a los clusters;
7 - verificar qué contextos elementales pertenecen a qué clusters;
8 - verificar el peso de cada uno de los contextos elementales dentro del cluster al que pertenece;
9- obtener una clasificación temática de los documento (proporcionada solamente cuando el corpus se compone por lo menos de 2 documentos primarios y éstos no son textos breves como las respuestas a preguntas abiertas);
10- archivar la partición seleccionada para explorarla con otras herramientas T-LAB;

11- exportar un diccionario de las categorías;
12- verificar la calidad de la partición elegida y la coherencia semántica entre los diferentes temas;
13- además, cuando el corpus se articula como un discurso o como una conversación, es decir cuando las unidades de contexto se suceden con un orden temporal preciso, se pueden explorar las secuencias de temas de forma dinámica (véase abajo, en la parte final de la sección).

En detalle:

1 - Explorar las características de los clusters


Haciendo clic en el botón características, para cada cluster se muestran los valores siguientes: Chi-cuadrado y sumatoria de contextos elementales en los que cada característica (lemma o variable) se encuentra presente, bien sea en el interior del cluster seleccionado ("IN CLUST") o en el interior del conjunto analizado ("IN TOT"). Además, la columna "CAT" indica si la característica ha sido seleccionada por el usuario ("A"), con la función Configuración del Análisis, o si ha sido sugerida por T-LAB como descripción "suplementaria" ("S").

En el caso del chi cuadrado la estructura de la tabla analizada es la siguiente:


Donde:
nij se refiere a las ocurrencias de la palabra (a) dentro del cluster seleccionado (A)
Nj se refiere a todas las ocurrencias de la palabra (a) dentro del corpus (o del subconjunto) analizado
Ni se refiere a todas las ocurrencias de palabras dentro del cluster seleccionado (A)
N se refiere a todas las ocurrencias de la tabla de la contingencia palabras x clusters.

Un informe HTML (ver a continuación) permite verificar en detalle las características de los clusters. En éste, además de la lista de palabras típicas, se muestran los contextos elementales que más caracterizan el cluster seleccionado, ordenados de manera descendente según el respectivo peso (score).

Gráficos a tarta y histogramas (véase abajo) permiten verificar el porcentaje de unidades de contexto que pertenece a cada cluster.

 

 

2 - Explorar las relaciones entre clusters

Algunos gráficos, obtenidos por medio de Análisis de Correspondencias, permiten explorar las relaciones entre clusters en espacios bidimensionales.
De forma más específica:
- para explorar las distintas combinaciones de los ejes factoriales es suficiente seleccionarlos en los boxes apropiados ("Eje X", "Eje Y");
- para cada una de las combinaciones (X-Y), es posible visualizar los distintos tipos de elementos (clusters, lemas y variables).

Todos los gráficos pueden ser personalizados usando el apropiado cuadro de diálogo (hacer clic en el botón derecho del ratón). Además cuando los clústers temáticos son más de tres, sus relaciones pueden ser exploradas en gráficos 3D (ver abajo).

Las características de cada polo factorial pueden ser exploradas haciendo clic en los botones marcados en rojo.

Un clic en el botón correspondiente permite que usted visione y guarde el archivo que contiene los resultados completos del análisis: valores propios, coordenadas, aportes absolutos y relativos, valores tes: valores propios, coordenadas, aportes absolutos y relativos, valores test.

Una opción específica (véase más abajo) nos permite visualizar/exportar la tabla de contingencia y crear gráficos que muestran la distribución de cada palabra dentro de los clusters.
Además, haciendo clic en específicas células de la tabla, es posible crear un archivo HTML que incluye todos los contextos elementales en que la palabra en la fila está presente en el cluster correspondiente.

NOTA: Esta tabla incluye tanto las palabras clave activas ("A") como aquellas suplementarias ('S').

 

3 - Explorar las relaciones entre clusters y variables

Algunos histogramasnos permiten verificar las relaciones entre los clusters y las variables.

Además es posible explorar ulteriores relaciones entre clusters y variables con las opciones disponibles en la sección Análisis factorial" (ver más arriba).

4 - Explorar las diversas particiones de los clusters

Posto que el algoritmo usado produce una clusterización jerárquica, el usuario puede explorar fácilmente diferentes soluciones del análisis: particiones de 3 a 50 clusters.

Para cada una de las particiones obtenidas existe una tabla (ver a continuación) con los siguientes valores:
- "Index", que corresponde a la relación entre la varianza intercluster y la varianza total;
- "Gap", que indica la diferencia entre el valor del índice y el de la partición inmediatamente anterior;
- Número del cluster "hijo" (child) obtenido por medio de la bi-sección del "progenitor" (parent) correspondiente.

La opción particiones permite explorar las características de las soluciones disponibles (clic en los ítems de la tabla).


Además, la opción dendrograma (véase abajo) permite dos posibilidades:

A) verificar el árbol de las diferentes bisecciones de los clústeres;

B) verificar el árbol de las palabras características de cada clúster.;

5 - Refinar los resultados de la partición elegida

Después de haber explorado diversas soluciones, el usuario puede refinar los resultados de la partición elegida y, si es necesario, repetir unos pasos antedichos (1,2,3).

Para alcanzar este objetivo, hay dos métodos disponibles (véase imagen siguiente).

Cuando se elige el método 'A' (es decir, el Naïve Bayes Classifier), esta opción de T-LAB permite que el usuario suprima del análisis todas las unidades del contexto cuya pertenencia a un cluster no satisface los criterios siguientes:
a) por cada unidad de contexto, el cluster asignado mediante el método del bisecting K-Means (unsupervised clustering) y aquel asignado mediante el clasificador Naive Bayes (supervised clustering) deben ser los mismos;
b) el valor máximo de la probabilidad a posteriori que corresponde a la pertenencia de la i-unidad de contexto al k-cluster debe ser, en términos porcentuales, por lo menos 50% más grande que sus valores restantes (es decir las probabilidades a posteriori en otros clusters).

Por otro lado, en el caso del método 'B' (es decir, Re-clasificación basada en las Palabras Típicas), T-LAB considera las características de los clústeres, eso es, las palabras que presentan valores significativos de Chi-Cuadrado, como ítems de un diccionario de las categorías y ejecuta las tres fases de la 'clasificación supervisada' descritas al encomienzo de esta sección. Consecuentemente, si el usuario está interesado en volver a aplicar los diccionarios y en comparar los resultados, se recomienda vivamente utilizar este método.

Todos los resultados de este cómputo están en una tabla exportada por T-LAB (véase abajo), la cuál contiene los valores de probabilidad expresados en términos porcentuales.

6 - Asignar etiquetas a los clusters

Una función de T-LAB permite atribuir etiquetas a los clusters.
(Nota: Al primer uso, algunas de las etiquetas son asignadas automáticamente por el programa).

Las etiquetas atribuidas a los distintos clusters pueden ser visualizadas en los distintos gráficos disponibles (ver a continuación).

7 - Verificar qué contextos elementales pertenecen a qué clusters;
8- Verificar el peso de cada uno de los contextos elementales dentro del cluster al que pertenece;
9- Obtener una clasificación temática de los documentos.

De hecho el botón Miembros permite exportar tres tipos de tablas en formato MS Excel:

a - " Cluster_Partitions.xls " (véase abajo) con todas las correspondencias de unidad de contexto x cluster en el interior de las distintas particiones;

 

b - Themes-Contexts.xls (véase abajo) con las correspondencias de unidad de contexto x cluster en el interior de la partición seleccionada.

 

En particular, el valor de importancia (score) asignado a cada contexto elemental (j) que pertenece al racimo (k) viene de la fórmula siguiente:

Donde:

Scorej = valor de la importancia asignado al contexto elemental (j);
SXij = suma de los valores del Chi-cuadrado asignados a las palabras clave (i) encontradas en el contexto elemental (j) y que son típicas del racimo (k);
nj = total de palabras clave (palabras distintas), típicas del cluster (k), encontradas en el contexto elemental (j);
N = total de las palabras clave (palabras distintas) típicas del cluster (k).

c - " Ec_Document_Classification.xls " (proporcionado solamente cuando el cluster se compone por lo menos de 2 documentos primarios y éstos no son textos breves como las respuestas a preguntas abiertas) enumera las pertenencias mezcladas de cada documento (véase abajo).

En este caso los valores derivan de la fórmula antedicha (véase "b") sumando los scores de los contextos elementales que pertenecen a cada documento y aplicando un cálculo de porcentaje.

10 - Archivar la partición seleccionada para explorarla con otras herramientas T-LAB

A la salida de la función de Análisis temático de los Contextos elementales, algunos mensajes recuerdan que es posible explorar la partición seleccionada con otras herramientas T-LAB.

Seleccionando la opción Guardar, la variable < CONT_CLUST > (cluster de contextos elementales) queda disponible sólo en algunos tipos de análisis (por ej. Secuencias de Temas, Asociaciones de Palabras, Comparación entre Parejas, Análisis de Co-Palabras) y hasta que el usuario modifica su lista de palabras clave.

11 - Exportar un diccionario de las categorías

Cuando se selecciona esta opción, T-LAB genera dos archivos:

- un archivo diccionario, con extensión .dictio, que puede ser importado directamente a través de una de las herramientas disponibles para el análisis temático. En dicho diccionario, cada clúster corresponde a una categoría descrita mediante sus palabras características, es decir, mediante todas las palabras de este clúster que presentan un Chi-Cuadrado significativo;

- un archivo MyList.diz listo para la importación mediante la función Configuración Personalizada. Este archivo contiene el listado, ordenado alfabéticamente, de todas las palabras que presentan un valor significativo de Chi cuadrado, es decir, de todas aquellas palabras que determinan las diferencias entre clústeres temáticos. Así pues, su uso permite repetir determinados análisis siguiendo una perspectiva aún más selectiva y discriminante.

12 - Verificar la calidad de la partición elegida y la coherencia semántica entre los diferentes temas

Al hacer clic sobre el icono Índices de Calidad (véase arriba), T-LAB genera un archivo HTML que contiene diferentes medidas.
Las primeras de ellas se refieren a la calidad de las particiones en 'k' clústeres. Esto es, por ejemplo, el cociente entre varianza externa e interna.
Otro conjunto de medidas se refiere a la 'coherencia semántica' de cada clúster, es decir, las semejanzas entre las 10 primeras palabras características de cada tema.
Más en concreto:
- Las primeras 10 palabras son aquellas caracterizadas por un valor del Chi-cuadrado más alto;
- las medidas de semejanza están calculadas con base en el coeficiente del coseno;
-Al igual que para la herramienta Asociación de Palabras, el coeficiente del coseno se calcula verificando las co-ocurrencias de las palabras contenidas en los segmentos de texto definidos como contextos elementales.

13 - Explorar secuencias de temas

Al contrario de la herramienta Secuencias de temas , incluida en un submenú T-LAB de análisis de las co-ocurrencias, esta opción ha sido generada específicamente para integrar el análisis temático de los contextos elementales. Más en concreto, su uso adquiere sentido sólo cuando el corpus entero se considera como un discurso y/o cuando sus diferentes secciones (por ejemplo: capítulos de libro, partes de una entrevista, intervenciones de diferentes participantes en una conversación o en un debate, etc.) se alternan siguiendo un preciso orden temporal.

En este caso, las relaciones analizadas son aquellas que se instauran entre contextos elementales (hasta un máximo de 100.000) a lo largo de la cadena lineal del corpus. Cada uno de ellos - tanto si son 'predecesores' como si son 'sucesores' - viene tratado como una unidad de análisis que pertenece a un clúster temático (o no clasificado).

Todos los resultados proporcionados permiten al usuario explorar las relaciones secuenciales entre 'temas', bien de forma 'estática' o bien de forma 'dinámica'. Más en concreto, el usuario puede verificar cuándo las personas abarcan temas específicos (véanse, por ejemplo, en las imágenes a continuación, los puntos presentes en la diagonal de las matrices) y cuándo pasan de un tema central a otro. Todo ello, contemplando la dinámica temporal de las secuencias a través de gráficos animados.

A continuación se proporciona, paso a paso, una breve descripción de las diferentes opciones disponibles.

(N.B.: Todos los resultados contenidos en el ejemplo se han obtenido a partir de un análisis temático del libro The Politics of Climate Change de Antony Giddens publicado en el sitio web de T-LAB).

Una vez habilitado el botón Secuencias de Temas, cliqueando el mismo se vuelve visible y activo el siguiente 'player'.

La opción '1' (véase arriba) hace referencia a la tipología de gráfico escogida para la visualización de las secuencias, tanto dentro del corpus entero como dentro de una parte del mismo (véase arriba la opción '2').

La opción 'matriz' devuelve un grafico en 3D que sintetiza las relaciones entre predecesores y sucesores mediante barras de colores ubicadas en los respectivos cruces. Respecto a los gráficos animados en 3D, cabe destacar que el aumento de longitud de las barras implica el aumento del número de ocurrencias dentro de las secuencias correspondientes (véanse relaciones binarias entre 'predecesores' y 'sucesores' en el grafico siguiente).

La opción 'espacio' genera un grafico en 2D en el que las dimensiones (es decir, los porcentajes) y las relaciones entre grupos temáticos están representadas en un plano compuesto por dos ejes factoriales escogidos por el usuario. En este caso, a la hora de visualizar gráficos animados, las dimensiones de las 'burbujas' - que vienen constantemente ajustadas a un total del 100% - indican cómo los porcentajes relativos a cada clúster varían en el tiempo. Al mismo tiempo, el movimiento de las flechas indica el orden según el cual se van alternando los temas.

En cada una de las situaciones recién descritas es posible, tras haber parado el video (véase botón 'pausa'), visualizar dos resultados ulteriores:

A - tablas html que resumen las relaciones entre predecesores y sucesores (véase abajo);

B - archivos gráficos que pueden ser importados por programas para el análisis de redes.

N.B.: El grafico anterior, que hace referencia al tercer capitulo del libro de Giddens, ha sido creado tramite el programa Gephi (véase https://gephi.org/).