Komplexität, Heterogenität und big data – (oder) Wie Machine Learning Algorithmen die explorative Analyse institutioneller Vielfalt erlauben

Obgleich Komplexitat und Heterogenitat zu bedeutenden Themenstrangen im Neoinstitutionalismus geworden sind, fehlt es an Konzepten und empirischen Methoden sie zu erfassen. Dieser Kritikpunkt wird im Folgenden unter Ruckgriff auf die Klassiker der Logikdebatte und deren Anspruch, die Vielfalt des institutionellen Systems in den Blickpunkt zu rucken, adressiert. Daraus abgeleitet werden die Potenziale von Machine Learning Techniken wie Topic Modeling vorgestellt. Solche Methoden erlauben es im Sinne von big data, umfangreiche Datenquellen verschiedenster Akteure zu kombinieren. Durch den Vergleich der Daten lasst sich das institutionelle System mit seiner Vielfalt an Logiken und deren Konfliktlinien rekonstruieren. Ein solcher Ansatz ruckt also explizit Heterogenitat in den Mittelpunkt und erlaubt insofern die Analyse institutioneller Komplexitat.