Utilisation of Audio Mining Technologies for Researching Public Communication on Multimedia Platforms

Abstract

The number and volume of spoken language corpora which are generally available for research purposes increase significantly. That is due to the wide adoption of audio-visual communication on news websites and social web platforms. The respective messages that are published by professional and individual communicators are subject to online content analysis. To date, such analyses strongly rely on manually operated processes which come along with a huge effort for transcribing spoken language corpora into textual content. Hence, challenges like the ever increasing volume, velocity and variety of multimedia content need to be faced. Audio Mining technologies are capable of reducing the effort for turning speech into text significantly. Using these technologies via application programming interfaces (APIs), it is demonstrated how a hybrid approach enables researchers to reduce the time that is needed for analysing news content by an order of magnitude.

Korpora gesprochener Sprache, die für Forschungszwecke genutzt werden können, wachsen kontinuierlich in Anzahl und Umfang. Durch die zunehmende Erstellung und Nutzung von audio-visuellen Inhalten durch publizistische Online-Medien und auf Social-Web-Plattformen wachsen diese weiter an. Sie sind Gegenstand von Online-Inhaltsanalysen über öffentliche Kommunikation im Internet. Gegenwärtig ist dazu vielfach ein manuelles Transkribieren der gesprochenen Medieninhalte erforderlich, um diese für die anschließende Codierung zugänglich zu machen. Dieser Arbeitsschritt kann durch automatische Verfahren der Sprachanalyse (Audio Mining) unterstützt werden. Der Beitrag zeigt anhand der methodischen Herausforderungen eines spezifischen Anwendungsszenarios, wie der Aufwand für Online-Inhaltsanalysen durch die Kombination von automatischen und manuellen Analyseverfahren deutlich reduziert werden kann.