Text Exploration

Author

Michael Achmann-Denkler

Published

December 4, 2023

In the previous session we talked about text as data, suggesting that text data offers a rich source of insights. This chapter concentrates on the advanced tools for exploring these textual dimensions: BERTopic and the Generative Pre-trained Transformer (GPT). These technologies stand at the forefront of computational text analysis and are intersting tools to unlock the meanings and patterns hidden within the vast textual content of social media.

Topic Modeling with BERTopic

BERTopic (Grootendorst 2022) is a transformer-based topic modeling tool. It uses the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) framework, an advanced method for natural language processing (NLP) that understands the context of words in text. BERTopic is adept at identifying and clustering topics within short text documents Egger and Yu (2022), making it an interesting tool to analyze and categorize text data from social media. The author is actively working on the documentation and keeps improving the topic modeling technique to adapt the latest advances of Large Language Models (LLMs), just recently a Zero-Shot topic modeling approach has been added. I have used BERTopic for a first exploration of stories and posts published by politicians and parties during the 2021 Federal Election in Germany (Achmann and Wolff 2023). Past research has used LDA, another topic modeling algorithm, to explore themes and topics in Instagram posts by politicians (Rodina and Dligach 2019).

For this example we import a CrowdTangle dataframe, which has been preprocessing using the OCR Notebook. We are only dealing with one image per post, there are no videos (= no transcriptions). In this example, we have up to two text columns per Post, Description which contains the caption, and ocr_text. When exploring the textual content of the posts, we see each of those columns as one document. Thus, we transform our table and create new_df as a Text Table that contains a reference to the post (shortcode), the actual Text, and a Text Type column.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/2023-11-30-Export-Posts-Crowd-Tangle.csv')

Next, we want to transform the DataFrame from one post per row, to one text document per row (Think tidydata!)

df.head()

	Unnamed: 0	Account	User Name	Followers at Posting	Post Created	Post Created Date	Post Created Time	Type	Total Interactions	Likes	...	Photo	Title	Description	Image Text	Sponsor Id	Sponsor Name	Overperforming Score (weighted — Likes 1x Comments 1x )	shortcode	image_file	ocr_text
0	0	FREIE WÄHLER Bayern	fw_bayern	9138	2023-10-09 20:10:19 CEST	2023-10-09	20:10:19	Photo	566	561	...	https://scontent-sea1-1.cdninstagram.com/v/t51...	NaN	#Landtagswahl23 🤩🧡🙏 #FREIEWÄHLER #Aiwanger #Da...	FREIE WAHLER 15,8 %	NaN	NaN	2.95	CyMAe_tufcR	media/images/fw_bayern/CyMAe_tufcR.jpg	FREIE WAHLER 15,8 %
1	1	Junge Liberale JuLis Bayern	julisbayern	4902	2023-10-09 19:48:02 CEST	2023-10-09	19:48:02	Album	320	310	...	https://scontent-sea1-1.cdninstagram.com/v/t51...	NaN	Die Landtagswahl war für uns als Liberale hart...	NaN	NaN	NaN	1.41	CyL975vouHU	media/images/julisbayern/CyL975vouHU.jpg	Freie EDP Demokraten BDB FDP FB FDP DANKE FÜR ...
2	2	Junge Union Deutschlands	junge_union	44414	2023-10-09 19:31:59 CEST	2023-10-09	19:31:59	Photo	929	925	...	https://scontent-sea1-1.cdninstagram.com/v/t39...	NaN	Nach einem starken Wahlkampf ein verdientes Er...	HERZLICHEN GLÜCKWUNSCH! Unsere JUler im bayris...	NaN	NaN	1.17	CyL8GWWJmci	media/images/junge_union/CyL8GWWJmci.jpg	HERZLICHEN GLÜCKWUNSCH! Unsere JUler im bayris...
3	3	Katharina Schulze	kathaschulze	37161	2023-10-09 19:29:02 CEST	2023-10-09	19:29:02	Photo	1,074	1009	...	https://scontent-sea1-1.cdninstagram.com/v/t51...	NaN	So viele Menschen am Odeonsplatz heute mit ein...	NaN	NaN	NaN	1.61	CyL7wyJtTV5	media/images/kathaschulze/CyL7wyJtTV5.jpg	Juo I W
4	4	Junge Union Deutschlands	junge_union	44414	2023-10-09 18:01:34 CEST	2023-10-09	18:01:34	Album	1,655	1644	...	https://scontent-sea1-1.cdninstagram.com/v/t39...	NaN	Herzlichen Glückwunsch zu diesem grandiosen Wa...	NaN	NaN	NaN	2.34	CyLxwHuvR4Y	media/images/junge_union/CyLxwHuvR4Y.jpg	12/12 der hessischen JU-Kandidaten ziehen in d...

5 rows × 25 columns

We restructure df to focus on two key text-based columns: ‘Description’ and ‘ocr_text’. The goal is to create a streamlined DataFrame where each row corresponds to an individual text entry, either from the ‘Description’ or the ‘ocr_text’ fields. To achieve this, we first split the original DataFrame into two separate DataFrames, one for each of these columns. We then rename these columns to ‘Text’ for uniformity. Additionally, we introduce a new column, ‘Text Type’, to categorize each text entry as either ‘Caption’ (originating from ‘Description’) or ‘OCR’ (originating from ‘ocr_text’). The ‘shortcode’ column is retained as a unique identifier for each entry. Finally, we concatenate these two DataFrames into a single DataFrame, ensuring a clean and organized structure. This restructured DataFrame facilitates easier analysis and processing of the text data, segregating it by source while maintaining a link to its original post via the ‘shortcode’. The code also includes a step to remove any rows with empty or NaN values in the ‘Text’ column, ensuring data integrity and cleanliness.

import pandas as pd

# Creating two separate dataframes
df_description = df[['shortcode', 'Description']].copy()
df_ocr_text = df[['shortcode', 'ocr_text']].copy()

# Renaming columns
df_description.rename(columns={'Description': 'Text'}, inplace=True)
df_ocr_text.rename(columns={'ocr_text': 'Text'}, inplace=True)

# Adding 'Text Type' column
df_description['Text Type'] = 'Caption'
df_ocr_text['Text Type'] = 'OCR'

# Concatenating the dataframes
new_df = pd.concat([df_description, df_ocr_text])

# Dropping any rows where 'Text' is NaN or empty
new_df.dropna(subset=['Text'], inplace=True)
new_df = new_df[new_df['Text'].str.strip() != '']

# Resetting the index
new_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

new_df.head()

	shortcode	Text	Text Type
0	CyMAe_tufcR	#Landtagswahl23 🤩🧡🙏 #FREIEWÄHLER #Aiwanger #Da...	Caption
1	CyL975vouHU	Die Landtagswahl war für uns als Liberale hart...	Caption
2	CyL8GWWJmci	Nach einem starken Wahlkampf ein verdientes Er...	Caption
3	CyL7wyJtTV5	So viele Menschen am Odeonsplatz heute mit ein...	Caption
4	CyLxwHuvR4Y	Herzlichen Glückwunsch zu diesem grandiosen Wa...	Caption

BERTopic

At this stage, the data is reading for Topic Modeling. We are using the BERTopic package and follow the tutorial notebook provided by the author.

!pip install -q bertopic

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 154.1/154.1 kB 3.6 MB/s eta 0:00:00
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.2/5.2 MB 25.0 MB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... done
  Preparing metadata (pyproject.toml) ... done
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 90.9/90.9 kB 12.1 MB/s eta 0:00:00
  Preparing metadata (setup.py) ... done
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 86.0/86.0 kB 11.0 MB/s eta 0:00:00
  Preparing metadata (setup.py) ... done
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.3/1.3 MB 36.3 MB/s eta 0:00:00
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 55.8/55.8 kB 7.3 MB/s eta 0:00:00
  Building wheel for hdbscan (pyproject.toml) ... done
  Building wheel for sentence-transformers (setup.py) ... done
  Building wheel for umap-learn (setup.py) ... done

In the following cells we download a stopword dictionary for the German language and applied it according to the documentation

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

nltk.download('stopwords')

STOPWORDS = stopwords.words('german')

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer_model = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), stop_words=STOPWORDS)

Now we’re ready to create our corpus in docs, a list of text documents to pass to BERTopic.

# We create our corpus
docs = new_df['Text']

from bertopic import BERTopic

# We're dealing with German texts, therefore we choose 'multilingual'. When dealing with English texts exclusively, choose 'english'
topic_model = BERTopic(language="multilingual", calculate_probabilities=True, verbose=True, vectorizer_model=vectorizer_model)
topics, probs = topic_model.fit_transform(docs)

The following cells have been copied from the BERTopic Tutorial. Please check the linked notebook for more functions and the documentation for more background information.

Extracting Topics

After fitting our model, we can start by looking at the results. Typically, we look at the most frequent topics first as they best represent the collection of documents.

freq = topic_model.get_topic_info(); freq.head(5)

	Topic	Count	Name	Representation	Representative_Docs
0	-1	860	-1_bayern_csu_uhr_mehr	[bayern, csu, uhr, mehr, menschen, münchen, te...	[Wir gehen mit #herzstatthetze in den Wahlkamp...
1	0	137	0_wählen_fdp_hessen_heute	[wählen, fdp, hessen, heute, stimme, stimmen, ...	[Unser Ministerpräsident @markus.soeder steigt...
2	1	104	1_energie_co2_klimaschutz_habeck	[energie, co2, klimaschutz, habeck, wasserstof...	[Habeck täuscht Öffentlichkeit mit Zensur: Rüc...
3	2	103	2_zuwanderung_migration_grenzpolizei_migration...	[zuwanderung, migration, grenzpolizei, migrati...	[Wir sagen Ja zu #Hilfe und #Arbeitsmigration,...
4	3	89	3_uhr_starke mitte_bayerns starke_bayerns	[uhr, starke mitte, bayerns starke, bayerns, b...	["Deutschland-Pakt" aus Scholz der Krise komme...

-1 refers to all outliers and should typically be ignored. Next, let’s take a look at a frequent topic that were generated:

len(freq)

We have a total of 52 topics

topic_model.get_topic(0)  # Select the most frequent topic

[('wählen', 0.01628736425293884),
 ('fdp', 0.01626632927971954),
 ('hessen', 0.013634118460503969),
 ('heute', 0.013441948777152065),
 ('stimme', 0.011907460231710654),
 ('stimmen', 0.011505832701270827),
 ('landtagswahl', 0.011272934711858047),
 ('wahlkampf', 0.01059385752962746),
 ('sonntag', 0.01057520846171656),
 ('bayern', 0.010322807358750668)]

Visualize Topics

After having trained our BERTopic model, we can iteratively go through perhaps a hundred topic to get a good understanding of the topics that were extract. However, that takes quite some time and lacks a global representation. Instead, we can visualize the topics that were generated in a way very similar to LDAvis:

topic_model.visualize_topics()

Visualize Terms

We can visualize the selected terms for a few topics by creating bar charts out of the c-TF-IDF scores for each topic representation. Insights can be gained from the relative c-TF-IDF scores between and within topics. Moreover, you can easily compare topic representations to each other.

topic_model.visualize_barchart(top_n_topics=15)

Topic Reduction

We can also reduce the number of topics after having trained a BERTopic model. The advantage of doing so, is that you can decide the number of topics after knowing how many are actually created. It is difficult to predict before training your model how many topics that are in your documents and how many will be extracted. Instead, we can decide afterwards how many topics seems realistic:

topic_model.reduce_topics(docs, nr_topics=15)

<bertopic._bertopic.BERTopic at 0x794041658ca0>

Visualize Terms After Reduction

topic_model.visualize_barchart(top_n_topics=15)

Saving the model

The model and its internal settings can easily be saved. Note that the documents and embeddings will not be saved. However, UMAP and HDBSCAN will be saved.

# Save model
topic_model.save("/content/drive/MyDrive/2023-12-01-LTW23-CrowdTangle-Posts-model")

Source: Topic Modeling Using BERTopic

Exploration Through Prompting

Data Import

Using GPT for Information Extraction

The focus of this chapter lies in demonstrating how GPT can be employed in a loop to analyze text documents. This methodology aligns with the principles of topic modeling but extends further by leveraging the advanced capabilities of the language model. Our approach involves the iterative processing of text, where GPT aids in identifying, categorizing, and interpreting the underlying themes and sentiments expressed in social media texts.

The GPT application presents a significant difference compared to traditional topic modeling. While topic modeling often aims to automatically uncover hidden thematic structures within a text corpus, our approach with GPT is based on a different assumption: We presuppose that there is already a specific theme or a particular question in mind according to which we want to organize and analyze the documents. This approach allows us to navigate through the vast amounts of text in social media in a targeted and efficient manner, identifying specific insights and patterns that are directly related to our predefined areas of interest.

The following workflow outlines how we could use this information extraction process to create a topic list. Using the list we can classify each document.

An example for a GPT based “Topic Modeling” approach. I have used this approach in a current research project, the process is not perfect yet.

!pip install -q openai backoff gpt-cost-estimator

Setup for the OpenAI API

We’re using the new Colab Feature to store keys safely within the Colab Environment. Click on the key on the left to add your API key and enable it for this notebook. Enter the name fpr your API-Key in the api_key_name variable below.

import openai
from openai import OpenAI
from google.colab import userdata
import backoff
from gpt_cost_estimator import CostEstimator

api_key_name = "openai-lehrstuhl-api"
api_key = userdata.get(api_key_name)


# Initialize OpenAI using the key
client = OpenAI(
    api_key=api_key
)



@CostEstimator()
def query_openai(model, temperature, messages, mock=True, completion_tokens=10):
    return client.chat.completions.create(
                      model=model,
                      temperature=temperature,
                      messages=messages,
                      max_tokens=600)

# We define the run_request method to wrap it with the @backoff decorator
@backoff.on_exception(backoff.expo, (openai.RateLimitError, openai.APIError))
def run_request(system_prompt, user_prompt, mock):
  messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": user_prompt}
  ]

  return query_openai(
          model="gpt-3.5-turbo-0613",
          temperature=0.0,
          messages=messages,
          mock=mock
        )

Next, we create a system prompt describing what we want to extract. For further examples of prompts and advice on prompt engineering see e.g. the prompting guide and further resources linked at the bottom of the page.

For the initial example we use social media content shared by politicans and parties. We know, that some of these texts mention policy issues, let’s try to extract these issues across all documents.

Note: The extracted issues are not going to be consistent, because each document is sent as a singular request to the API, thus the previous issues are not going to be used as context.

Modify the following system prompt to extract other types of information. What else could you extract?

Locations (based on names)
Names (of persons or places)
Mentions of Companies
…

Do not forget the Prompt Archive when experimenting. Share your successfull prompt with us!

system_prompt = """
You are a helpful assistant, an expert for German politics.
**Objective:** Extract policy issues from German language social media texts. Policy issues refer to specific topics or subjects that are the focus of public or governmental debate, analysis, and decision-making. Elections themselves and party slogans or their performance are no policy issues.
**Instructions:** Return each policy issues referenced in user message as a comma-seperated list. Return 'None' if no policy issues are referenced.
**Formatting:** Return a comma-seperated list.
"""

Running the request.

The following code snippet uses my gpt-cost-estimator package to simulate API requests and calculate a cost estimate. Please run the estimation whne possible to asses the price-tag before sending requests to OpenAI! Make sure ‘run_request’ and ‘system_prompt’ are defined before this block by running the two blocks above!

Set the following variables:

MOCK: Do you want to mock the OpenAI request (dry run) to calculate the estimated price?
RESET_COST: Do you want to reset the cost estimation when running the query?
COLUMN: What’s the column name to save the results of the data extraction task to?
SAMPLE_SIZE: Do you want to run the request on a smaller sample of the whole data? (Useful for testing). Enter 0 to run on the whole dataset.

from tqdm.auto import tqdm

MOCK = True
RESET_COST = True 
COLUMN = 'Policy Issues'
SAMPLE_SIZE = 0 

# Initializing the empty column
if COLUMN not in new_df.columns:
  new_df[COLUMN] = None

if RESET_COST:
  # Reset Estimates
  CostEstimator.reset()
  print("Reset Cost Estimation")

filtered_df = new_df.copy()

# Skip previously annotated rows
filtered_df = filtered_df[pd.isna(filtered_df['Policy Issues'])]

if SAMPLE_SIZE > 0:
  filtered_df = filtered_df.sample(SAMPLE_SIZE)

for index, row in tqdm(filtered_df.iterrows(), total=len(filtered_df)):
    try:
        response = run_request(system_prompt, row['Text'], MOCK)

        if not MOCK:
          # Extract the response content
          # Adjust the following line according to the structure of the response
          r = response.choices[0].message.content

          # Convert the string 'r' to a list if it's not 'None', otherwise keep it as None
          if r != 'None':
              r = r.split(', ')
          else:
              r = None

          # Update the 'new_df' DataFrame
          new_df.at[index, 'Policy Issues'] = r

    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        # Optionally, handle the error (e.g., by logging or by setting a default value)

print()

Reset Cost Estimation

# Save Results
new_df.to_csv('/content/drive/MyDrive/2023-12-01-Export-Posts-Text-Master.csv')

Next we create a set of Policy Issues. Sets are similar to lists in that they are used to store multiple items, but each unique item in a set appears only once, regardless of how many times it is added, as sets inherently enforce uniqueness and do not allow duplicates. Unlike lists, sets are unordered, meaning they do not record element position or order of insertion. This property makes sets highly efficient for checking membership and eliminating repeated entries. We create the list policy_issues to generate a word cloud.

unique_policy_issues = set()
policy_issues = []

for issues in new_df['Policy Issues']:
    if issues is not None:
        unique_policy_issues.update(issues)

        for issue in issues:
            policy_issues.append(issue)

print(unique_policy_issues)

{'faires Verfahren', 'Straßen', 'EU-Kommission', 'Zusammenhalt unserer Gesellschaft', 'migrationswende', 'bayernliebe', 'Thema Migration nicht unkontrolliert weiterlaufen lassen', 'Sprache', 'FREIHEITfürBayern', 'Freistaat Bayern', 'rezession', 'Hilfe', 'Mehrwertsteuer', 'tv', 'Lügen', 'Bayern stark und stabil bleibt', 'Baumfreiflächen', 'BAföG-Höchstsatz', 'Online Antrag', 'Zurückweisungen an Binnengrenzen', 'Autoverbot', 'wohnungskonzerne enteignen', 'Infrastrukturausbau', 'Reformierbarkeit des öffentlich-rechtlichen Rundfunks', 'bayerische Antidiskriminierungsstelle', 'Baden-Württemberg', 'Strompreiszonen', 'Streit und Chaos', 'linke Inhalte', 'Soldatenberuf', 'bezahlbare Energie', 'Verkaufszahlen bei Heizungssystemen', 'Forschung und Entwicklung', 'Ölheizungen', 'Situation an den Aussengrenzen', 'Leitungen', 'Verbotsorgien', 'Kriminalität', 'CDU/CSU', 'Sprachen und Kultur', 'deutsche Universität', 'bezahlbares Bayern für alle', 'Souveränität', 'wiedervereinigung', 'Landwirte', 'Rechtsstaat', 'moderne Lernumgebung', 'Iran', 'Hebammen', 'Tierschutz', 'Baumwipfelpfad', 'politische Einflüsse', 'bayrisches Brauchtum', 'Mitbestimmung', 'Linksextremisten', 'landtagbayern', 'BayernsOpposition', 'ddr', 'ltw', 'Parteidisziplin', 'Planungs- und Genehmigungsprozesse', 'Wirtschaft fördern', 'Energiepreis', 'Personalschlüssel', 'Bestandsgebäude', 'gleichwertige Lebensverhältnisse', 'Energiepreise', 'Sparen', 'bezahlbarer Wohnraum für alle', 'Jugendzentren', 'Wassersparen', 'niedrigere Standards', 'Sorgen und Nöte', 'Migrationswende', 'junge Männer', 'Haus- und Fachärzte', 'Landwirtschaftspolitik', 'unserezukunft', 'Faschist*innen', 'wegenmorgen', 'konservative Werte', 'innenminister', 'Politik', 'Bundeswehr', 'Startchancen für Kinder', 'Kulturlandschaft', 'umsteuern', 'Klimaschutzziele erreichen', 'Führerscheinrichtlinie', 'Kita-Betreuungsplätze', 'politischer Wechsel', 'Kaufnebenkosten', 'Obergrenze für Bargeldzahlungen', 'heimatliebe', 'Zivilist*innen', 'Glaubwürdigkeit', 'Mehrwertsteuer für die Gastronomie', 'unkontrollierte Zuwanderung', 'LOSvonBerlin', 'Anti-Atom-Ideologie', 'Ausbau der Erneuerbaren Energien', 'Mehr Platz für das Rad und die Öffis', 'Biodiversität', 'linke Medien', 'afdwählen', 'Sozialwohnungen', 'bayerischerlandtag', 'Grenzen', 'Migrationskatastrophe', 'rechtsradikale Parteien', 'Ego-Show', 'Bildungswende', 'Fach- und Ergänzungskräfte', 'Terroristen der Hamas', 'anpackenstattankleben', 'Nachtfahrverbot', 'unsereverantwortung', 'illegale Einwanderung', 'Hotel', 'erfolg', 'Deutschlandticket', 'Unterschleißheim', 'Wirtschafts- und Standortpolitik', 'Startchancen-Programm', 'Personal- und Sachmittel', 'Landtag Bayern', 'Grenzschutz', 'Dampfheizkraftwerk', 'Geflüchtete', 'Bayernpartei', 'Exportwirtschaft', 'Rechte der Bürger', 'Zivilgesellschaft', 'Ernsthaftigkeit', 'BürgerlicheMitte', 'pseudowissenschaftliche Gender-Ideologie', 'sichere Herkunftsstaaten', 'haustürwahlkampf', 'Bayern lebt es sich einfach besser', 'Wahlklatsche', 'Mittelstand', 'Diesel', 'Förderkürzungen', 'Deutschlandpakt', 'Stigmatisierung', 'Befreiung land- und forstwirtschaftlicher Fahrzeuge von der KfZ-Steuer', 'Mobilitätsmix', 'Innere & transnationale Sicherheit', 'LOSvonRom', 'Hetze', '8Oktober', 'MINT-Fächer', 'Stillstand', 'Beteiligung', 'Bevormundung aus Berlin', 'Finanzierungen', 'Technologieoffenheit bewahren', 'illegale Migration', 'islamistischer Terror', 'Auto-Verbot', 'oberfranken', 'Ampel-Regierung', 'GesunderMenschenverstand', 'Perspektiven', 'Arztsitze', 'Terrorangriffe der Hamas auf Israel', 'SPD', 'Bau einer weiteren Betonpiste', 'Bezirksvorsitzender für Unterfranken', 'sommertour', 'Sach- statt Geldleistungen', 'deutschegeschichte', 'ehrenamt', 'Sprachfeststellungstests', 'Klarheit bei Heizungsgesetz', 'opposition', 'bayerischen Steuerzahler entlasten', 'Kinderbetreuung', 'stationäre Versorgung', 'Überforderung', 'LTWBayern', 'Selbstbestimmungsgesetz', 'Interessen', 'landespolitische Fragen', 'Ausländer', 'Unternehmenssteuern', 'CO2-Maut für LKW', 'Öffentlich-rechtlicher Rundfunk', 'Bezirkstage', 'missionunion', 'Abgabe', 'Weltoffenheit', 'Waldbauern', 'Elster Zertifikat', 'Hohenwart', 'Meinungen aus', 'Terrororganisation', 'Aufbaugeneration', 'rechtskonform', 'Meisterausbildung', 'digitale Strategie', 'wichtige Themen', 'energiewende', 'Briefwahl', 'Umweltschutz', 'christlich', 'Kaputt gesparte Kommunen', 'Lebensmittel- und Energiepreise', 'kommende Wahlen', 'Chancengerechtigkeit', 'Entlastung', 'Geldleistungen', 'Bezahlbare Wohnungen und faire Mieten für 7 Mio. Mieter', 'Unterstützung', 'Wirtschaftswachstum', 'Heizungsverbote', 'Haushaltspolitik', 'jüdischer Staat', 'Wasserstoff-Region', 'Flurneuordnung', 'eigene Zukunft', 'Fachkräfte', 'Kontrolle', 'Biomassedeckel', 'Verkehr', 'Mehrwertsteuer auf Grundnahrungsmittel', 'Zuwanderung', 'Zahnsanierungen', 'soziale Leistungen', 'Entwicklungshilfe', 'Benachteiligungen des ländlichen Raums', 'Digitale Bildung', 'Chancenbereitung', 'Abschiebung', 'Einfluss der ideologisierten und politisierten „Klimaforschung“', 'LosvonBerlin', 'Tanz', 'Unterstützung für Familien', 'Weltsicht', 'Kahlschlag in der Krankenhauslandschaft', 'Heizgesetz', 'Klimasparbuch', 'Zahnarzt', 'grundsatzprogramm', 'Städten', 'Steuergeschenke für Konzerne', 'Gesundheitspolitik', 'steuerliche Entlastungen', 'Anpacken', 'Wiedereinzug in den Bayerischen Landtag', 'Teamgeist', 'Numerus Clausus', 'Inklusion', 'Verteidigungspolitik', 'Heimatliebe', 'ausrüsten', 'Ehrenamtlicher Einsatz', 'gefährdungslage', 'Gender', 'Beschränkungen der Bargeldnutzung', 'Stabilität', 'München', 'Dr. Markus Büchler', 'bevormundung', 'selbstbestimmtes Europa', 'Asylbewerberleistungsgesetz', 'wirtschaftspolitik', 'Waldstilllegungen', 'beschränkt gültiger Führerschein ab 60', 'Bayerns Wälder', 'Gräuel', 'Abschieben', 'islamistischer Terror der Hamas', 'Arbeit', 'MWST in der Gastronomie', 'bezahlbar', '8. Oktober', 'Katastrophenschutz', 'Nahverkehrsangebote', 'Mitmach-Aktionen', 'zivilgesellschaftliche Kräfte', 'Fernsehbosse', 'Brenner-Nordzulauf', 'Einigkeit', 'Gewalt', 'Parteiarbeit', 'Abtreibungen', 'Tanken', 'Privateigentumsschutz', 'politische und gesellschaftliche (Fehl-)Entwicklungen', 'Expertenkommission', 'Bayern selbst entscheiden können', 'Ideen', 'aktueller Rechtsruck', 'Asyl-Lobbyisten', 'Biotechnologie', 'starke Stimme', 'Klimaschutz', 'Kontoverbindung', 'bezahlbares Wohnen', 'bürgerliche Koalition', 'Klimawandel', 'Migranten', 'ungewollt schwangere Frauen', 'NGO', 'zeitgemäße Führung', 'gewöhnlicher Aufenthalt', 'Tourismus', 'Bürger', 'Interessen Italiens', 'Terror', 'Mietpreissteigerungen', 'Impfzwang', 'Batteriespeicher', 'Kahlschlag', 'Lärm', 'frühzeitiges Erlernen der deutschen Sprache', 'Bayern liebt', 'internationale Gemeinschaft', 'Maximilianeum', 'EUCH bewegen', 'Ausbildungsreform für die Kinderpflege', 'innovative Bauverfahren', 'Ehrenamt', 'Bildungsoffensive für Deutschland', 'antisemitische Sachverhalte', 'wirtschaft', 'Zusammenarbeit mit dem Regime', 'Pharmazie', 'mittelfranken', 'Abschiebungen', 'Ampel-Chaos', 'gesellschaftliche Unterstützung', 'Frieden in Europa', 'Übernahme nach dem Studium', 'Stimmung gegenüber Geflüchteten', 'Miete', 'Natur erhalten', 'Familien mit Kindern', 'BayernZuerst', 'Bezahlbare Wohnungen und faire Mieten', 'Mitarbeitenden', 'digitale Beantragung', 'Opfer rechter Gewalt', 'Wasserversorgung', 'Pflegegeld', 'Wohnungsoffensive', 'FürDieZukunft', 'Gesetz', 'praktische Übungsstunde', 'Verkehrsträger', 'Ideologiefreiheit an den Hochschulen', 'Jugendparlament', 'neonazistische Gruppen', 'Hessenweiterführen', 'Fahrverbote', 'Sachleistungen', 'Rechtsrutsch', 'Schutz vor Gefahren', 'Landwirtinnen', 'CO2-Bepreisung', 'Modlareuth', 'Bayernwahl', 'Weniger Bürokratie und eine digitale Verwaltung', 'Petition', 'Herausforderungen unserer Zeit', 'deutsche Richterbund', 'ltwby23', 'Klimafreundliches Heizen', 'Kunst', 'zweite 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stärken', 'Reform des Gesundheitswesens', 'Energiegewinnung', 'Landkreis München', 'ärztliche Versorgung', 'Akutsprechstunden', 'Kürzungspolitik', 'Vertrauen', 'Entlastungen für Sparerinnen und Sparer', 'Wohnungs- und Mietmarkt', 'Misstrauen', 'Erbschaftssteuer abschaffen', 'Steuerpolitik', 'Volksbegehren', 'EEG-Umlage', 'Ausbildungs- oder Studienstart', 'Zusatzleistungen', 'Bavarian Fusion Cluster', 'Investorenbetriebene Medizinische Versorgungszentren (MVZ)', 'Spitzenmedizin', 'Wahlkampf', 'Kirchen', 'Energiekosten', 'Hessen', 'Verbrennerverbot', 'Marktwirtschaft', 'Landtags- und Kommunalwahlen', 'Stil', 'Verwaltungsdirektor', 'deutsche Staatsräson', 'Nationalsozialismus', 'Europa', 'Grundlastfähigkeit', 'saubere und bezahlbare Energie', 'Bus und Bahn ins ganze Land bringen', 'Asylbewerber*innen', 'Hilfe und Fürsorge des Staates und der Gesellschaft', 'Hilfe in sozialen Fragen', 'Elektrolyseur-Förderprogramm', 'Familiengeld', 'Opposition', 'niederbayern', 'Sicherheit des Staates Israel', 'Führungspositionen', 'Wohnungsgemeinnützigkeit', 'Medien', 'soziale Herkunft', 'Fernsehen', 'CDU', 'Anpacken statt Ankündigen', 'GEZ abschaffen', 'Arbeitsplätze', 'soziale Politik', 'Wasserentnahme', 'Kinderarmut', 'Filz', 'saisonalität', 'Gesellschaften', 'staatliche Energieunternehmen', 'Heimatenergie', 'Süden', 'kreislauf', 'Energiepolitik', 'Bildung für alle', 'Finanzminister', 'steigende Preise', 'LOSvonBERLIN', 'Wahlerfolge für Boris Rhein und die CDU Hessen', 'mittelschicht', 'Deckelung der Mieten', 'Mitte-rechts', 'volle Unterstützung für Israel', 'Benachteiligung von Menschen mit psychischen Problemen', 'TeamBayern', 'beste Bildung', 'Altparteien', 'nächste Wahlen', 'günstiger ÖPNV', 'CO2-freier Strom', 'Bezirkstag', 'Hamas-Terror', 'Schienenverkehr ausbauen', 'Heimische Produktion von Arzneimittel stärken', 'Anteile', 'Stärkung der Demokratie', 'Ruhegehalt', 'Vergabeverfahren von Medizin-Studienplätzen', 'DeshalbAfD', 'Energiesparen', 'Holznutzung', 'dezentrale Unterbringungen', 'BayerischerLandtag', 'Verhältnis zur Partei', 'Identität', 'Abwärme', 'Wohnraumförderung', 'Grenzschutzbayern', 'Bildung', 'Freie und selbstbestimmte Entscheidung der Patienten', 'junge Generation', 'politiker', 'klimaneutrales Wirtschaften', 'Auto', 'Arbeitszeitflexibilisierung', 'H2-Tankstellen', 'AfD verspricht', 'umsetzen', 'Allgemeinbildung', 'ltwbayern', 'Bezahlbare und saubere Energie', 'Einkommensunterschiede', 'infostand', 'forschung', 'unserlandzuerst', 'Migrationsstopp', 'Freiheit und weniger Kontrollen für bayerische Landwirte', 'Bundestag', 'Sprachkurse', 'Hessenwahl', 'afd', 'gute Ganztagsbetreuung', 'Stromsteuer', 'Hamas', 'primetime', 'Jugendherberge', 'FREIEWÄHLER', 'Veranstaltung', 'wehrhafte Demokratie', 'Ursula von der Leyen', 'Mehr Kontrolle und Steuerung bei der Migration', 'Freistaat', 'Angriffe', 'Mieterinnen und Mieter', 'Abschottungswahnsinn', 'Medizinische Versorgung', 'Solidarität', 'Borkenkäfer', 'Hightech Agenda Bayern', 'Erhöhung der Steuerfreibeträge im Monat pro Arbeitnehmer auf 2000 Euro', 'Kommunen bei der Aufnahme von Geflüchteten unterstützen', 'Gesetzesvolksentscheid', 'Selbstverteidigung', 'Chancenbudget', 'Transportwege', 'familienfreundlicher', 'Wahlniederlage', 'Bayerischer Härtefallfonds', 'münchen', 'Tempo 90 für Fahranfänger', 'Belastungs-Stopp', 'Stromspeicher', 'Seniorinnen und Senioren', 'Artenschwund', 'AfD', 'strukturschwachen Kommunen', 'Vereine', 'Festanstellung', 'Krankenhausinvestitionen', 'Zukunft', 'Gewalttaten', 'Hausbau', 'schlafen', 'Notendruck', 'afdbayern', 'Energieversorgung der Zukunft', 'Kraftstoffpreis', 'Solidarität mit Israel', 'BAföG', 'Strom und Lebensmittel', 'Cannabis-Legalisierung', 'nächste Landtagswahl', 'Häuser', 'Profite mit unserer Miete', 'Frühe Hilfen', 'Regierungsbildung', 'individuelle Mobilität ermöglichen', 'LandtagswahlBayern', 'Bezahlbare und saubere Energie für Bayern', 'leistungsorientierte Bezahlung von Lehrkräften', 'Kinder eine Zukunft', 'Investitionen', 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780.000 Kinder', 'interessierte Bürger', 'terroristischer Überfall', 'Klimapolitik', 'israelisches Volk', 'Dreigliedriges Schulsystem'}

Let’s quickly generate a wordcloud to check for patterns. See the Simple Corpus Analysis Notebook for more information.

!pip install -q wordcloud

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import requests

# Retrieve Stopwords from Github
r = requests.get('https://github.com/stopwords-iso/stopwords-de/raw/master/stopwords-de.json')
stop_words = r.json()

# Stopwörter in die WordCloud laden
STOPWORDS.update(stop_words)

def generate_wordcloud(text):
    text = ' '.join(list(text))

    # Generate a word cloud image
    wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1920, height=1080).generate(text)

    # Dazugehörige Grafik erstellen
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.figtext(0.5, 0.1, "Policy Issues", wrap=True, horizontalalignment='center', fontsize=12)
    plt.show()

generate_wordcloud(policy_issues)

Now we’re ready to pass the list to GPT to extract a manageable amount of topics. Note the list might be too long to fit into the GPT context window. In this case we have to split the list into several shorter lists and iterate over them.

This time we are not interested in a specific formatting for the response. We want to print the result for human interpretation.

system_prompt = """
You are a helpful assistant, an expert for German politics. Derive 15 topics of policy issues from this list of keywords provided by the user. Concentrate on overarching topics and avoid overlapping topics. Provide a set of 10 keywords per topic.
"""

keyword_string = ", ".join(unique_policy_issues)
response = run_request(system_prompt, row['Text'], False)

Cost: $0.0010 | Total: $0.3431

print(response.choices[0].message.content)

1. Sicherheit
- Polizei
- Kriminalität
- Terrorismus
- Überwachung
- Grenzkontrollen

2. Wirtschaftswachstum
- Industrie
- Arbeitsplätze
- Investitionen
- Innovation
- Export

3. Arbeitslosenquote
- Arbeitsmarkt
- Arbeitslosengeld
- Arbeitsvermittlung
- Qualifikationen
- Arbeitslosenversicherung

4. Regierung
- Politik
- Parteien
- Regierungsbildung
- Koalitionen
- Opposition

5. Bayern-Power
- Regionalpolitik
- Infrastruktur
- Bildung
- Kultur
- Tourismus

6. Ampel-Frust
- Politikverdrossenheit
- Koalitionsstreitigkeiten
- Stillstand
- Kompromisse
- Unzufriedenheit

7. Familiengeld
- Familienpolitik
- Kinderbetreuung
- Elternzeit
- Kindergeld
- Unterstützung

8. Pflegegeld
- Pflegepolitik
- Altenpflege
- Pflegeversicherung
- Pflegeheim
- Angehörigenpflege

9. Meisterausbildung
- Berufsausbildung
- Fachkräftemangel
- Handwerk
- Aufstiegschancen
- Weiterbildung

10. Briefwahl
- Wahlrecht
- Wahlbeteiligung
- Demokratie
- Wahlkampf
- Stimmabgabe

Source: Text Exploration Using GPT

Conclusion

We have explored two transformer based approaches for text exploration. BERTopic is an easy to use tool for topic modeling. Using this approach we can quickly explore patterns in the content of (textual) social media content – as long as there is a GPU available (e.g. on Colab). We will come back to this tool in the future, when dealing with images, as we might be able to harness its abilities for visual media.

The text exploration using GPT, on the other hand, does not rely on special hardware, as we query the API and OpenAI is taking care of the heavy computing. Prompting offers the possibilities to explore our data according to endless questions, yet we need some form of question to get started. We have explored policy issues using the gpt-3.5-turbo model, the results are mixed. Looking through the wordcloud we see issues that might have been at the centre of attention, like Education, Climate Protection, and Security. At this point, however, we should be cautious to generalize, other issues might have been named differently between requests, thus disappearing within the wordcloud. Looking at the BERTopic results, we can spot similar topics, like Security and Migration (Topic 2), Climate Protection (Topic 1), and Education (Topic 12).

Today’s prompting marks the tip of the iceberg, over the course of the next weeks we will use more and more prompts, moving from exploration, to classification. One prompting technique which we will not discuss this semester is Retrieval Augmented Generation (RAG), which might also be useful for Text Exploration. This technique combines information retrieval with text generation. LlamaIndex and LangChain are python package that may help to build RAG applications. How to integrate them into our research workflow will be a future project (or topic for a future BA or MA thesis).

More Resources

OpenAI Prompt Engineering Guide
Prompting Guide
Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners
Liu et al. (2023): Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
Møller et al. (2023): Is a prompt and a few samples all you need? Using GPT-4 for data augmentation in low-resource classification tasks.
PromptCompass Prompts (Borra, n.d.)
BERTopic for Topic Modeling - Maarten Grootendorst - Talking Language AI (YouTube)

References

Achmann, Michael, and Christian Wolff. 2023. “Policy issues vs. Documentation: Using BERTopic to gain insight in the political communication in Instagram stories and posts during the 2021 German Federal election campaign.” Digital Humanities in the Nordic and Baltic Countries Publications 5 (1): 11–28. https://doi.org/10.5617/dhnbpub.10647.

Borra, Creators Erik. n.d. “ErikBorra/PromptCompass: Updated models.” https://doi.org/10.5281/zenodo.8359916.

Brown, Tom B, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, et al. 2020. “Language Models are Few-Shot Learners,” May. http://arxiv.org/abs/2005.14165.

Egger, Roman, and Joanne Yu. 2022. “A Topic Modeling Comparison Between LDA, NMF, Top2Vec, and BERTopic to Demystify Twitter Posts.” Frontiers in Sociology 7 (May): 886498. https://doi.org/10.3389/fsoc.2022.886498.

Grootendorst, Maarten. 2022. “BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure,” March. http://arxiv.org/abs/2203.05794.

Liu, Pengfei, Weizhe Yuan, Jinlan Fu, Zhengbao Jiang, Hiroaki Hayashi, and Graham Neubig. 2023. “Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing.” ACM Comput. Surv. 55 (9): 1–35. https://doi.org/10.1145/3560815.

Møller, Anders Giovanni, Jacob Aarup Dalsgaard, Arianna Pera, and Luca Maria Aiello. 2023. “Is a prompt and a few samples all you need? Using GPT-4 for data augmentation in low-resource classification tasks,” April. http://arxiv.org/abs/2304.13861.

Rodina, Elena, and Dmitriy Dligach. 2019. “Dictator’s Instagram: personal and political narratives in a Chechen leader’s social network.” Caucasus Survey 7 (2): 95–109. https://doi.org/10.1080/23761199.2019.1567145.

Reuse

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Citation

BibTeX citation:

@online{achmann-denkler2023,
  author = {Achmann-Denkler, Michael},
  title = {Text {Exploration}},
  date = {2023-12-04},
  url = {https://social-media-lab.net/processing/exploration.html},
  doi = {10.5281/zenodo.10039756},
  langid = {en}
}

For attribution, please cite this work as:

Achmann-Denkler, Michael. 2023. “Text Exploration.” December 4, 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.10039756.