Eszter Katona

• PhD
• Eötvös Loránd University

Public procurement accounts for one-third of government spending across the world, while it is also particularly vulnerable to corruption. Large amounts of open administrative data enabled a rich literature on measuring corruption. However, scholarship largely focuses on structured information on government tenders, neglecting text fields which are...

The article aims at exploring the impact of the COVID-19 pandemic on the lay discourses of depression emerging in online mental health forums. The narrative framing of depression plays a central role not only because it affects the instrumental strategies of depressed people (e.g., preferred therapy), but also because it is a constitutive element o...

Experts state an increasing trend toward vaccination hesitancy in the last decade, which also seems tangible concerning COVID-19 vaccines. The impact of online media on this trend is expanding; social media is one of the top sources for seeking and sharing health-related information. One of the most widely disseminated topics of health-related onli...

Supervised machine learning on textual data has successful industrial/business applications, but it is an open question whether it can be utilized in social knowledge building outside the scope of hermeneutically more trivial cases. Combining sociology and data science raises several methodological and epistemological questions. In our study the di...

Az online depressziós fórumok — melyekhez hasonlóak itthon is működnek — a mentális zavarokkal küzdők fontos kommunikációs helyszínei. Nem csupán információcserére kínálnak lehetőséget, hanem kiemelt társas interakciós térként, kvázi terápiás funkciót is betölthetnek, ahol a különféle depressziós identitások konstrukciójára kitüntetett módon kerül...

Background Depression raises a double challenge: besides the negative mood and the intrusive thoughts, the relation to the self also becomes difficult. Online forums are analysed as communicative platforms enabling the interactive reconstruction of the self. Aims The discourses of online depression forums are explored. Firstly, narrative patterns...

A korrupció hazai online médiareprezentációjának vizsgálata természetes nyelvfeldolgozással Cikkünk a korrupció hazai online médiareprezentációjának tematikus elemzését mutatja be szövegbányászati megközelítést, azon belül is dinamikus topikmodellezést alkalmazva. Szövegkorpuszunkat a K-Monitor cikkgyűjteménye adta, amely korrupciógyanús, valamint...

Background One of the most comprehensive approaches to depression is the biopsychosocial model. From this wider perspective, social sciences have criticized the reductionist biomedical discourse, which has been dominating expert discourses for a long time. As these discourses determine the horizon of attributions and interventions, their lay interp...

A tanulmány dedikáltan az Információs Társadalom folyóirat jubileumi számába készült, elsődleges célja, hogy áttekintse a folyóirat elmúlt éveinek publikációit és szerzői hálózatát. A tanulmány szerzői azt vizsgálják, hogy az Információs Társadalom folyóirat milyen témákat emelt be az „information society studies” hazai diskurzusába az elmúlt 15 év...

Tanulmányunk a természetesnyelv-feldolgozás (Natural Language Processing – NLP) korrupciókutatásban való felhasználását és felhasználhatóságát vizsgálja. Átfogó irodalmi áttekintésünk során a 2000 után született, automatizált szövegelemzésre épülő korrupciókutatások teljeskörű összegyűjtésére és összegzésére törekedtünk az NLP alkalmazás elterjedts...

Cikkünkben a „Big Data” paradigma térnyerésével párhuzamosan rohamosan terjedő természetesnyelv-feldolgozási (NLP) módszereket tekintjük át. Bemutatjuk a társadalomkutatási szempontból leginkább perspektivikus eszközöket, a hozzájuk illeszthető társadalomkutatási kérdéseket és azokat a technikai-módszertani jellegzetességeket, amelyek a klasszikus...

In this notebook, we summarize our work process of preparing a software for the PAN 2019 Bots and Gender Profiling task. We propose a Machine Learning approach to determine whether an unknown Twitter user is a bot or a human, and if the latter, their gender. We use logistic regressions to identify whether the author is a bot or a human and we use n...