Das Verbundprojekt FLACA zielt darauf ab, den aktuellen Forschungsstand in der Informatik für die automatisierte Inhaltsanalyse in der Kommunikationswissenschaft nutzbar zu machen. Zwei Entwicklungen im Bereich des „Natural Language Processing“ haben dabei ein enormes Potenzial für die (Teil-)Automatisierung der Inhaltsanalyse (AIA):
Mit vortrainierten Sprachmodellen auf Basis neuronaler Transformernetze und darauf aufbauender „Few-Shot“-Textklassifikation wird es möglich, inhaltliche Kategorien mit vergleichsweise wenig Trainingsdaten zuverlässig zu identifizieren. Neue Verfahren des „Argument Mining“ ermöglichen zudem die automatische Kodierung von Argumentbestandteilen und -positionen. Damit werden zentrale Desiderata inhaltsanalytischer Forschung adressiert: die Auswertung sehr großer Textmengen mit semantisch komplexen Kategorien.

Das dafür notwendige Vorgehen und die technische Umsetzung werden im Rahmen mehrerer exemplarischer Studien, z.B. zum Framing der Waffenlieferung an die Ukraine, entwickelt. Im Ergebnis werden wissenschaftliche Publikationen, Best Practices sowie Software- und e-Learning-Ressourcen bereitgestellt, mit denen sich die Kommunikationswissenschaft diese neuen Technologien aus der Informatik erschließt und nach eigenen Facherfordernissen weiterentwickelt. Für die Vermittlung dieser neuen Methoden setzt FLACA das Hauptaugenmerk auf den wissenschaftlichen Nachwuchs, dem im Rahmen von Methodenworkshops Datenkompetenzen zur AIA vermittelt werden.