Obsah

DIN

DIN (Difference index) je tzv. effect size metrika, tedy míra navržená1) pro účely poměřování relevance rozdílu mezi čísly. DIN se uplatňuje zejména při analýze prominence klíčových slov v aplikaci KWords.

Signifikance a relevance

Při poměřování hodnot (např. frekvencí slov) nás zajímá jednak to, jestli je jejich rozdíl statisticky signifikantní, a jednak, jestli je z hlediska popisu relevantní. První typ informace zprostředkovávají testy statistické signifikance (např. chi2 test, Fisherův test či log-likelihood test).2) Výsledek těchto testů lze převést na tzv. p-value, která vyjadřuje, jak pravděpodobné je, že daný rozdíl je způsoben přirozenou variabilitou dat nebo náhodou.

To, že rozdíl je statisticky signifikantní ještě neznamená, že je také výzkumně relevantní. I velmi malý rozdíl se může ukázat jako signifikantní, pokud máme dostatek měření. Proto se údaj o statistické signifikanci kombinuje s informací o relevanci (effect-size).

Princip fungování

Když se vrátíme k modelovému příkladu identifikace prominentních jednotek v textu (klíčových slov), tak pro jednotky, u nichž byl zaznamenán statisticky signifikantní rozdíl (podle zvoleného statistického testu), je vypočítána hodnota DIN (difference index) vypovídající o relevanci daného rozdílu:

$$DIN = 100 \times \frac{RelFq(Ttxt) - RelFq(RefC)}{RelFq(Ttxt) + RelFq(RefC)}$$

kde $RelFq(Ttxt)$ je relativní frekvence jevu ve zkoumaném textu (target text) a $RelFq(RefC)$ je relativní frekvence téhož jevu v referenčním korpusu.

V základu vzorce pro výpočet DIN je rozdíl relativních frekvencí v čitateli ku frekvenční hladině, na níž se oba jevy vyskytují. Tuto frekvenční hladinu můžeme reprezentovat např. průměrem relativních frekvencí (celý vzorec se pak nenásobí koeficientem 100, ale 50, aby byl zachován požadovaný rozsah hodnot DIN):

Hodnoty DIN

Hodnota DIN je koncipována tak, aby dosahovala hodnot od -100 do 100, přičemž platí, že:

V textech o rozsahu do 20 tisíc slov a při analýze slovních tvarů je možné považovat hodnoty DIN v rozmezí 75-100 za velmi zajímavé a značí, že se jedná pravděpodobně o prominentní jednotku, která může dobře posloužit jako východisko pro interpretaci celého textu.

Václav Cvrček

Související odkazy

1)
viz Fidler, M. - Cvrček, V.: A Data-Driven Analysis of Reader Viewpoints: Reconstructing the Historical Reader Using Keyword Analysis. Journal of Slavic Linguistics 23(2), (s. 197–239).
2)
Fakt, že se některé z těchto testů používají zároveň jako asociační míry, není v tuto chvíli relevantní.
3)
V takovýchto případech je třeba mít na paměti, že absence slova v referenčním korpusu je situace zvláštní, která je vždy hodna speciálního pozoru; slovo se v referenčním korpusu nemusí vyksytovat např. proto, že jde o velmi řídký jev, zvlaštní proprium, citátové slovo z jiného jazyka apod.