ELTE Research Center for Computational Social Science

Overview

INTRODUCTION

The ELTE Research Center for Computational Social Science (ELTE RC2S2) was established at the Faculty of Social Sciences, Eötvös Loránd University in 2018. Our research group aims to exploit computational social science in the discovery of content-based sociological knowledge and the development of new methods, with the intention of contributing to practice-oriented solutions to social issues.

Our research topics are diverse: the status and applications of data science in the social sciences, analysis of online forums on depression, political polarisation and political publicity, politics of memory, online hate speech, analysis of historical documents, and sustainability discourses. We are convinced that the computational trend will be inescapable in the coming decades of sociology.

RESEARCH METHODOLOGY

Computational Methods
Computational methods include data science (machine learning, text analytics), network analysis and data visualisation. The main focus of our research group is natural language processing, with research experience in the analysis of online textual data and historical documents.

Survey Methods
We aim to redefine social research methods, by the organic incorporation of data science know-how into survey methods and the combined application of qualitative and quantitative analysis. Survey data and digital data together may present social research a flexible and broad enough empirical base.

Social Theory Building
We focus on conducting empirical research instead of using data-driven approach. We use knowledge-driven science for theory building.

GRANTS

CENTRAL (Central European Network for Teaching and Research in Academic Liaison)
Ildikó Barna, PhD – Notion and construction of victimhood in Central East and Southeast Europe (2022)
Ildikó Barna, PhD – Memory policy in theoretical and practical dimensions (2021)

Erasmus + Jean Monnet Network
Ildikó Barna, PhD – European Memory Politics – Populism, Nationalism, and the Challenges to a European Memory Culture (2020–2023)

Anonymous Grant
Ildikó Barna, PhD – Revisiting Early Testimonies of Hungarian Jewish Holocaust Survivors through a Digital Lens (2021–2024)

National Laboratory for Social Innovation
Domonkos Sik, PhD – Mapping and optimalisation of online depression forums (2021-2022)

National Research, Development and Innovation Office
Renáta Németh, PhD - The layers of the political public sphere in Hungary (2001–2020) (2020-2023)

New National Excellence Program (NNEP)
Doctoral students involved in our research have been awarded several NNEP grants, on topics such as Analysis of public procurement tender texts using NLP, Analysis of Emotions Related to Twentieth Century Traumas Using Text Analytical Methods, Examining the linguistic and political polarisation of parliamentary speeches, Sustainability in online media platforms.

Research group members

Ildikó BARNA, PhD, co−leader of Research Group, Department of Social Research Methodology, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Renáta NÉMETH, PhD, co−leader of Research Group, Department of Statistics, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Domonkos SIK, PhD, senior researcher, Department of Social Theory, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Eszter KATONA, PhD, senior researcher, Department of Social Research Methodology, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Jakab BUDA, junior researcher, Department of Statistics, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Árpád KNAP, junior researcher, Doctoral Student, Doctoral School of Sociology, ELTE Faculty of Social Sciences, Budapest, Hungary
Márton RAKOVICS, junior researcher, Department of Statistics, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Zsófia RAKOVICS, junior researcher, Department of Social Research Methodology, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Alexandra M. SZABÓ, junior researcher
Tímea Emese TÓTH, junior researcher, Department of Social Research Methodology, Faculty of Social Sciences, ELTE, Budapest, Hungary
Diána BARTHA, visiting researcher
Borbála SIMONOVITS, PhD, visiting researcher
Bendegúz ZABORETZKY, visiting researcher

Keywords

computational social science, natural language processing, text mining, data science, online hate speech, language polarisation, memory politics

Outputs

The following publications are partly linked to the group with all their authors, partly only with one or a few co-authors.

Németh, R. (2023). A scoping review on the use of natural language processing in research on political polarisation: trends and research prospects. Journal of Computational Social Science, 6(1), 289–313.
https://doi.org/10.1007/s42001-022-00196-2

Németh, R., Sik, D., Zaboretzky, B., & Katona, E. (2023). Depression in times of a pandemic – the impact of COVID-19 on the lay discourses of e-mental health communities, Information, Communication & Society.
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2023.2222168

Németh, R., & Koltai, J. (2023). Natural language processing: The integration of a new methodological paradigm into sociology. Intersections, 9(1), 5–22.
https://doi.org/10.17356/ieejsp.v9i1.871

Sik, D., Németh, R., & Katona, E. (2023). Topic modelling online depression forums: beyond narratives of self-objectification and self-blaming. Journal of Mental Health (Abingdon, England), 32(2), 386–395.
https://doi.org/10.1080/09638237.2021.1979493

Sik, E., & Buda, J. (2023). Bizalom a háztartásban. Szociológiai Szemle, 33(1), 55–66.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2023.1.4

Rakovics, Zs. (2022). A Temporal Positive Pointwise Mutual Information (TPPMI) időbeli szóbeágyazási modell alkalmazásában rejlő lehetőségek demonstrálása: A miniszterelnöki beszédek szavainak jelentésváltozása. In A. Feledy & B. Egle (Eds.), Van új a nap alatt: Az ELTE Angelusz Róbert Társadalomtudományi Szakkollégium konferenciájának tanulmánykötete (pp. 31-48.) ELTE Angelusz Róbert Társadalomtudományi Szakkollégium.
https://www.eltereader.hu/media/2022/06/ELTE-Angelusz-R.-Tars.tud_.-Szakkollegium_Van-uj-a-nap-alatt_web.pdf#page=29

Rakovics, Zs. (2022). Oksági következtetések: A statisztikaelmélettől a társadalomtudományi alkalmazásokig és vissza. Szociológiai Szemle, 32(3), 113–120.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2022.3.5

Németh, R., Máté, F., Katona, E., Rakovics, M., & Sik, D. (2022). Bio, psycho, or social: supervised machine learning to classify discursive framing of depression in online health communities. Quality & Quantity, 56(6), 3933–3955.
https://doi.org/10.1007/s11135-021-01299-0

Kmetty, Z. & Knap, Á. (2022). Trágárság mint érzelmi válasz a COVID-19-járvány idején. In G. Szabó, (Ed.), Érzelmek és járványpolitizálás. Politikai érzelemmenedzserek és érzelemszabályozási ajánlataik Magyarországon a COVID-19 pandémia idején (pp. 173-190.) ELTE Eötvös Kiadó.
https://www.eltereader.hu/media/2022/02/Szabo-Gabriella-Erzelmek-a-jarvany-idejen-v5.pdf#page=174

Németh, R. (2022). A felügyelt gépi tanulás kihívásai a szociológiai alkalmazásokban. Metszetek, 10(3), 27–42.
https://doi.org/10.18392/metsz/2021/3/3

Németh, R. (2022). A szakterületi tudás (domain knowledge) szerepe az adattudomány társadalomkutatási alkalmazásaiban. In N. Loncsák & K. Szabó-Tóth (Eds.), Szociológiai tudás és közjó: absztraktkötet (pp. 158-159.) Magyar Szociológiai Társaság.
https://drive.google.com/file/d/1X4uRkT4j0d870QMTUysk-Z5H-PGpDhNb/view

Farkas, A., & Németh, R. (2022). How to measure gender bias in machine translation: Real-world oriented machine translators, multiple reference points. Social Sciences & Humanities Open, 5(1), 100239.
https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2021.100239

Barna, I., & Knap, Á. (2022). Analysis of the thematic structure and discursive framing in articles about Trianon and the Holocaust in the online Hungarian press using LDA topic modelling. Nationalities Papers, 1–19.
https://doi.org/10.1017/nps.2021.67

Boda, Zs., & Rakovics, Zs. (2022). Orbán Viktor 2010 és 2020 közötti beszédeinek elemzése : A migráció témájának vizsgálata. Szociológiai Szemle, 32(4), 46–69.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2022.4.3

Buda, J., Németh, R., Simonovits, B., & Simonovits, G. (2022). The language of discrimination: assessing attention discrimination by Hungarian local governments. Language Resources and Evaluation.
https://doi.org/10.1007/s10579-022-09612-5

Árpád, K., Diána, B., & Ildikó, B. (2021). Trianon és a holokauszt emlékezetpolitikai jellegzetességeinek elemzése természetesnyelv-feldolgozás használatával. Szociológiai Szemle, 31(4), 28–62.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2021.4.2

Csomor, G., Simonovits, B., & Németh, R. (2021). Hivatali diszkrimináció? : Egy online terepkísérlet eredményei. Szociológiai Szemle, 31(1), 4–28.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2021.1.1

Katona, E., Kmetty, Z. & Németh, R., (2021). A korrupció hazai online média-reprezentációjának vizsgálata természetes nyelvfeldolgozással. Médiakutató, 22(2), 69-88.
https://www.mediakutato.hu/cikk/2021_02_nyar/05_a_korrupcio_hazai_online_reprezentaciojanak_vizsgalata.pdf

Katona, E., Knap, Á., Máté, F., & Csótó, M. (2021). Az Információs Társadalomban megjelenő tanulmányok topikelemzése. Információs Társadalom, 21(1), 10.
https://doi.org/10.22503/inftars.xxi.2021.1.1

Katona, E., & Németh, R. (2021). Automatizált szöveganalitika a korrupció kutatásában. Socio.hu, 11(1), 108–124.
https://doi.org/10.18030/socio.hu.2021.1.108

Németh, R., Sik, D., & Katona, E. (2021). The asymmetries of the biopsychosocial model of depression in lay discourses - Topic modelling online depression forums. SSM – Population Health, 14(100785), 100785.
https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100785

Németh, R., Katona, E. & Kmetty, Z. (2020). Az automatizált szövegelemzés perspektívája a társadalomtudományokban. Szociológiai Szemle, 30(1), 44–62.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2020.1.3

Németh, R., Sik, D. & Máté, F. (2020). Machine Learning of Concepts Hard Even for Humans: The Case of Online Depression Forums. International Journal of Qualitative Methods, 19.
https://doi.org/10.1177/1609406920949338

Farkas, A., & Németh, R. (2020). How to measure gender bias in machine translation: Optimal translators, multiple reference points.
https://doi.org/10.48550/ARXIV.2011.06445

Indig, B., Knap, Á., Sárközi-Lindner, Zs., Timári, M. & Palkó, G. (2020). The ELTE.DH Pilot Corpus: Creating a Handcrafted Gigaword Web Corpus with Metadata. In A. Barbaresi, F. Bildhauer, R. Schäfer & E. Stemle (Eds.), Proceedings of the LREC 2020 12th Web as Corpus Workshop (ACL SIGWAC) (pp. 33-41.) European Language Resources Association (ELRA).
https://aclanthology.org/2020.wac-1.5.pdf

Németh, R., & Barna, I. (2019). Digitális társadalomkutatások az ELTE-n Beszámoló A társadalom kutatásának új útjai című workshop digitális társadalomkutatással foglalkozó szekcióiról. Szociológiai Szemle, 29(4), 115–121.
https://doi.org/10.51624/szocszemle.2019.4.5

Contact information (leaders)

Ildikó BARNA
Phd (co-leader)
Department of Social Research Methodology
Faculty of Social Sciences, Eötvös Loránd University of Budapest (ELTE)
barna.ildiko@tatk.elte.hu

Renáta NÉMETH
Phd (co-leader)
Department of Statistics
Faculty of Social Sciences, Eötvös Loránd University of Budapest (ELTE)
nemeth.renata@tatk.elte.hu

Website:
https://rc2s2.elte.hu/en

Facebook page:
https://www.facebook.com/rc2s2/

2023.08.08.