Ağ Analizi ve Haritalama Yönteminin

Şekil 21: Carl Bergstorm ve Martin Rosvall tarafından yaratılmış olan bu ağ haritası akademik alanlar arasındaki ilişkileri gösterir⁵⁴. Turuncu daireler alanları, daireler büyüdükçe ve koyulaştıkça alan da büyür. Okların boyutu ve rengi ise alanlar arasındaki referansların hacmini gösterir. http://www.aigenfactor.org/map/maps.htm.
Dokümanlar arasındaki benzerliklerden yola çıkarak ağlar inşa etmenin birden fazla yolu vardır. Burada esas mesele belli bir terimin bir doküman içinde ne sıklıkla geçtiğini saymaktır. Her bir doküman çiftinde eşleşen terimlerin sayısını mukayese ederek bu dokümanların birbirleriyle ne derece bağlantılı olduklarını ölçmek mümkündür. Bu ilişki seti bir ağ olarak da değerlendirilebilir. Genellikle böyle bir ağı çizebilmek için daha önemsiz bağları eleyerek ilişki setini basitleştirmek gerekir. Bu da ya kesişim noktalarını bulup zayıf ilişkileri eleyerek yapılır ya da sadece belgeler arasındaki daha doğrudan benzerlikleri saklı tutan yol gösterici ağlar ⁵⁵ gibi daha karmaşık tekniklerle. İlişkileri hesaplamaya dayanan bu genel yönteme latan semantik analiz denir.

Bir diğer olasılık da araştırma ve sınıflandırma faaliyetini bir grup iyi eğitimli kişi arasında paylaştırmaktır. İnsan hakları alanında yapılmış metin madenciliğine en iyi örneklerden biri sabık bir SHRP çalışanı olan Patrick Ball tarafından yönetilen programdır. Yakın zamanlarda İnsan Hakları Veri Analizi Grubu (HRDAG)¹⁸ ile birlikte pek çok proje, büyük miktardaki tanıklıkları kullanılabilir bir hale sokmak için ilişkisel veritabanlarını kullandı. Dokümanların uygun bir şekilde kodlanıp elektronik ortama aktarılabilmesi için geniş ölçekli bir veri girişi çalışması gerekti bu projeler dahilinde. Analizlerin çoğunda HRDAG dikkatlice tasarlanmış standart bir söz dağarcığını kullanır. Böylece kimi durumlarda raporlardaki tarih ve lokasyonları birbirleriyle bağlantılandırmak mümkün olur, insan hakları ihlallerinden sorumlu kişilerin isimleri elde edilebilir (Bkz. Şekil 22). Tek bir insanın bu kadar çok belgeyi okuyup bu bağlantıları kurması imkânsızdır, ama dikkatli bir enformasyon yöntemi ve iyi bir veritabanı tasarımıyla bu türden analizler mümkün kılınabilir.

Şekil 22: Birden çok kaynaktan gelen veriyi birbiriyle bağlayan ilişkisel veritabanı. Olay tarihi ya da kurban ifadelerinden çıkarılabilecek başka bilgiler otomatik olarak kariyer kayıtlarıyla eşleştirilebilir, böylece belli bir mekân ve zamanda gerçekleşen olayda sorumluluğu olanlar belirlenebilir. İllüstrasyon Patrick Ball’ın çalışmasından⁵⁶.