Inhaltsverzeichnis
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1. Einleitung
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2. Herkömmliche Datengrundlagen
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2.1. Statistiken
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2.1.1. Historisches
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2.1.2. Uneinheitlichkeit der Gerichtsstatistiken
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2.1.3. Bestrebungen zur Harmonisierung
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2.2. Empirische Sozialforschung
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2.2.1. Quantitative Erhebungen
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2.2.2. Qualitative Erhebungen
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2.2.3. Problem der kleinen Grundgesamtheiten und Stichproben
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2.3. Auftragsarbeiten als Quellen für die Wissenschaft?
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3. Methoden der Informationsgewinnung mittels «Data Mining»
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3.1. Grundlage: Datencorpus
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3.2. Auswertungen mittels «klassischem» Abgleichen
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3.3. Auswertungen mittels Künstlicher Intelligenz
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3.4. Herausforderungen und Grenzen
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3.4.1. Technische Hürden für das Scraping
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3.4.2. Negation als sprachliche Herausforderung
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3.4.3. Inhärente Ungenauigkeit von LLMs
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3.4.4. Ethische Fragen: Bias in LLMs, Replizierbarkeit und Datenschutz
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3.4.5. Rechtliche Schranken: Analyseverbote und in Services «verbotene» Themen
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4. Ausblick
