Abstract: Gesellschaftliche Entwicklungen zeigen sich oft zuerst in Sprache - in Posts und Kommentaren auf Social Media, offenen Antworten und Interviews. Diese Textdaten sind zentrale Quellen der Gesellschaftswissenschaften, doch ihre Auswertung erfolgt meist qualitativ und manuell. Natural Language Processing (NLP) bietet dafür einen alternativen Zugang: automatisiert, objektiv, skalierbar. Es macht sprachliche Muster und Narrative sichtbar, bevor sie in klassischen Erhebungen auftauchen - und liefert eine datenbasierte Grundlage, um präzisere Erhebungsinstrumente zu entwickeln.
Der Vortrag zeigt praxisnah, wie quantitative NLP-Methoden genutzt werden können, um aktuelle Narrative in sozialen Medien zu identifizieren und daraus sozialwissenschaftliche Erhebungsinstrumente zu entwickeln. Anhand eines laufenden Forschungsprojekts zur Analyse antisemitischer Narrative in sozialen Netzwerken wird demonstriert, wie sich stilistische Merkmale und rhetorische Strategien extrahieren und in präzise Items und Leitfäden übersetzen lassen.
Das Ziel: Textdaten nicht nur retrospektiv auszuwerten, sondern sie aktiv zur Forschungsgestaltung zu nutzen. Für Forschende, die mit offenen Antworten, qualitativen Interviews oder Social-Media-Daten arbeiten, eröffnet NLP neue Wege - von der Themenexploration über die Itemformulierung bis zur Analyse komplexer sozialer Dynamiken.