How to Identify Hot Topics in Psychology Using Topic Modeling

The ever growing amount of research publications demands computational assistance for everyone trying to keep track with scientific processes. Topic modeling has become a popular approach for finding scientific topics in static collections of research papers. However, the reality of continuously growing corpora of scholarly documents poses a major challenge for traditional approaches. We introduce RollingLDA for an ongoing monitoring of research topics, which offers the possibility of sequential modeling of dynamically growing corpora with time consistency of time series resulting from the modeled texts. We evaluate its capability to detect research topics and present a Shiny App as an easy-to-use interface. In addition, we illustrate usage scenarios for different user groups such as researchers, students, journalists, or policy-makers.

Vor dem Hintergrund der Beziehung zwischen gesellschaftlichen Herausforderungen und entsprechenden Beiträgen der Wissenschaft wurde am Beispiel des Themenbereichs Flucht und Migration untersucht, inwiefern die psychologische Forschung jeweils aktuelle gesellschaftliche und politische Fragestellungen aufgreift, ob sie eine evidenzbasierte Grundlage für diese Fragestellungen schafft und welchen Teildisziplinen der Psychologie die Forschungsthemen zugeordnet werden können. Dazu wurden mit Structural Topic Modeling die Abstracts von 4.073 Publikationen aus den deutschsprachigen Ländern, dokumentiert in der psychologischen Referenzdatenbank PSYNDEX und veröffentlicht zwischen 1980 und 2017, analysiert. Es konnten 19 Themen identifiziert werden. Den stärksten zunehmenden Trend zeigten Traumatisierung von Flüchtlingen, transkulturelle Psychotherapie sowie die rehabilitative Behandlung von Patienten mit Migrationshintergrund. Im Bereich der Situation von Ausländern und Gastarbeitern, der Kriminalität von Jugendlichen sowie der sozialen Integration und Akkulturation mit Bezug zur ehemaligen DDR zeigte sich die deutlichste Abnahme der Wahrscheinlichkeit. Das Thema Sprachentwicklung von Migrantenkindern wies die höchste Wahrscheinlichkeit auf, von empirischen Studien behandelt zu werden, das Thema Identitätsentwicklung die höchste Wahrscheinlichkeit von nicht-empirischen Beiträgen. Zusammenfassend wird konstatiert, dass sich im Bereich von Flucht und Migration wesentliche gesellschaftliche und politische Entwicklungen in der psychologischen Fachliteratur widerspiegeln. Hinsichtlich empirischer Beiträge zu den Themen zeigt sich ein gemischtes Bild. Die meisten Themen haben einen klinisch-psychologischen Schwerpunkt, wobei jedoch auch andere Disziplinen vertreten sind. Methodisch kann festgehalten werden, dass der Topic-Model-Ansatz eine hilfreiche Methode für szientometrische Untersuchungen mit großen Textmengen darstellt.

Background: Keeping track of the developments in a scientific field can be challenging. Techniques for automated content analysis represent a promising approach for getting insight into large text corpora. Topic modeling, in particular, is gaining in popularity in scientometrics. A topic-guided and user-friendly interface for databases of scientific literature can open publication trends to a broader audience with various user scenarios. Aim: The goal of this project was to develop a user-friendly web-based application for exploring and analyzing research topics in Psychology. Method: A standardized vocabulary of keywords in PSYNDEX - the database of psychological literature from the German-speaking countries - was the input for topic modeling based on latent Dirichlet allocation. A total of 329,240 documents published between 1980 and 2017 were included. Results: The final model comprised 213 topics. The app features different views for exploring the topics: "popular topics," "hot topics," "cold topics," and an overview of "all topics." Each topic entry has a search button that forwards a search query to PSYNDEX for literature relevant to this topic. Conclusions: Initial user experiences confirm the app's ease of use. Future developments are discussed. A demo version of the app can be accessed for free via https://abitter.shinyapps.io/psychtopics/.