文字資料（text as data）是目前最多的一種資料儲存形式，以往受限於分析工具，較常是透過質性分析方式來詮釋、理解文字，但隨著電腦運算能力的大幅提升以及分析模型的演進，將文字資料進行模型運算已不再是遙不可及的想法。就公共議題的分析而言，文字探勘可以協助我們理解：不同傳播媒介對公共議題的報導取向與態度立場有何不同？不同時空環境下對公共議題的討論趨勢與解讀有何不同？公共政策有哪些不同的論述架構？不同利害關係人對政策論述是否有不同的偏好？但前提是，必須精熟一門可以處理文字資料的程式語言，以及理解各種文字分析模型的原理。本課程主要在介紹R語言以及文字探勘技術的操作演練，並與公共議題的分析結合，提供學生分析公共議題的另一種研究工具。

學習程式設計已不再是理科生的專利，隨著程式語言愈趨接近人用語言、應用面向逐漸擴及人文社會科學、線上學習資源的易得性等因素，都使得學習門檻越來越低。但作為一名人文社會科學的學生而言，如何挑選適合的程式語言及學習資源，反而會是邁開學習之路的第一個挑戰。R語言是由統計學家所創造，對沒有程式設計背景的學生而言，其動態語言與物件導向的性質，會讓編寫程式更容易上手。另外，R語言本身具有開放的技術支持社群、詳細的套件使用說明等優勢，都使得R語言相當適合作為人文社會科學學生的第一門程式語言課。

本課程講授R語言基礎，主要的內容包含R語言基本簡介、資料篩選與整理、資料探索與分析、程式設計基礎外，會從文字資料前處理（preprocessing）開始，也就是當拿到一份文字資料時，在分析前所必須要做的資料清理程序。此外，還包括基礎的斷詞、資料視覺化與爬蟲技術的介紹。奠定好這些基礎後，將正式進入文字探勘的世界，介紹各種常用的文字分析技術與模型，並讓同學能夠實際操作演練。當然，此次課程並無法全面地介紹R語言及其在文字探勘的各種應用，但希望透過對於R語言與文字探勘的基本認識，修課同學能夠將R語言作為後續執行各種研究分析的工具，或是進一步涉獵進階統計分析、機器學習、社會網絡分析、空間分析等領域。