Treffer: Vergleich manueller und automatisierter Datenextraktion bei koordinatenbasierten Metaanalysen

Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Genauigkeit verschiedener Methoden zur Datenextraktion im Kontext koordinatenbasierter neuronaler Metaanalysen. Der Fokus liegt auf dem Vergleich zwischen der manuellen Datenextraktion und zwei automatisierten Abläufen: dem Python-Skript pubget und einer Methode basierend auf Texterkennung. Für die Analyse wurden 18 Studien basierend auf einem neuropsychologischen Paper gewählt und deren Koordinatentabellen extrahiert. Die Ergebnisse zeigen, dass das pubget-Skript mit einer Extraktionsgenauigkeit von 98 Prozent eine sehr hohe Genauigkeit erreicht. Die Methode, die auf Texterkennung basiert, erkannte 87 Prozent der Koordinaten korrekt. Trotz der Unterschiede lieferten beide automatisierten Methoden Ergebnisse, die mit der manuellen Extraktion weitgehend übereinstimmten. Diese Übereinstimmung konnte in den Metaanalysen und den Subtraktions- und Konjunktionsanalysen bestätigt werden. Die Arbeit demonstriert das Potenzial von automatisierter Datenextraktion, den Prozess der manuellen Datenerhebung zu optimieren oder abzulösen. Gleichzeitig werden die Limitationen deutlich, insbesondere die eingeschränkte Anwendbarkeit auf spezifische Datenbanken und die Notwendigkeit von Vorwissen zur Bedienung. Abschließend wird diskutiert, wie weitere Entwicklungen in der Automatisierung und Künstlichen Intelligenz (KI) zukünftig zum psychologischen Forschungsprozesses beitragen könnten. ; Jakob Kiefer, B.Sc. ; Masterarbeit Universität Innsbruck 2025