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In diesem Beitrag widmen wir uns der Frage, welche Schritte unternommen werden müssen, um Skripte, die bei der Aufbereitung und/oder Auswertung von Forschungsdaten Anwendung finden, so FAIR wie möglich zu gestalten. Dabei nehmen wir sowohl Reproduzierbarkeit, also den Weg von den (Roh)daten zu den Ergebnissen einer Studie, als auch Wiederverwertbarkeit, also die Möglichkeit, die Methoden einer Studie mittels des Skripts auf andere Daten anzuwenden, in den Fokus und beleuchten dabei die folgenden Aspekte: Arbeitsumgebung, Datenvalidierung, Modularisierung, Dokumentation und Lizenz.
Gegenstand dieses Beitrags ist die Entwicklung des graphentheoretischen Analysetools Laniakea, das zur Visualisierung von Phänomenen und Veränderungen in terminologischen Netzwerken entwickelt wurde. Wir führen theoretische Grundlagen, Designentscheidungen und technische Details der Implementierung des Tools aus. Darüber hinaus wird auch eine Beschreibung von Erfahrungen im Fokus des Beitrages stehen, die bei der Anwendung von Laniakea bei der Überarbeitung der terminologischen Ressourcen des Grammatischen Informationssystems grammis, gesammelt wurden.
In unserem Beitrag diskutieren wir Aspekte einer Forschungsdateninfrastruktur für den wissenschaftlichen Alltag auf Projektebene und argumentieren für eine Unterstützung von Projekten während der Erfassung und Bearbeitung von Daten, d. h. vor deren endgültiger Veröffentlichung. Dabei differenzieren wir zwischen Projekten, deren primäres Ziel es ist, eine Ressource aufzubauen (ressourcenschaffende Projekte, kurz RP) und solchen, die zur Beantwortung einer konkreten Forschungsfrage Daten sammeln und auswerten (Forschungsprojekte, kurz FP). Wir argumentieren dafür, dass bei den offenkundigen Unterschieden zwischen beiden Projektarten die grundsätzlichen Ansprüche an das alltägliche Forschungsdatenmanagement im Kern sehr ähnlich (wenn auch unterschiedlich akzentuiert und skaliert) sind. Diese Ähnlichkeit rührt nicht zuletzt daher, dass im Rahmen von FP gesammelte Daten in Bezug auf das Projektziel primär Mittel zum Zweck sein mögen, sie jedoch bereits im Arbeitsprozess in unterschiedlichem Maß von unterschiedlichen Beteiligten genutzt werden. Wir gehen konkret auf die Aspekte Datenorganisation und -verwaltung, Metadaten, Dokumentation und Dateiformate und deren Anforderungen in den verschiedenen Projekttypen ein. Schließlich diskutieren wir Lösungsansätze dafür, Aspekte des Forschungsdatenmanagements auch in (kleineren) Forschungsprojekten nicht post-hoc, sondern bereits in der Projektplanung als Teil der alltäglichen Arbeit zu berücksichtigen und entsprechende Unterstützung in der Forschungsinfrastruktur vorzusehen.
In unserem Beitrag diskutieren wir Aspekte einer Forschungsdateninfrastruktur für den wissenschaftlichen Alltag auf Projektebene und argumentieren für eine Unterstützung von Projekten während der Erfassung und Bearbeitung von Daten, d. h. vor deren endgültiger Veröffentlichung. Dabei differenzieren wir zwischen Projekten, deren primäres Ziel es ist, eine Ressource aufzubauen (ressourcenschaffende Projekte, kurz RP) und solchen, die zur Beantwortung einer konkreten Forschungsfrage Daten sammeln und auswerten (Forschungsprojekte, kurz FP). Wir argumentieren dafür, dass bei den offenkundigen Unterschieden zwischen beiden Projektarten die grundsätzlichen Ansprüche an das alltägliche Forschungsdatenmanagement im Kern sehr ähnlich (wenn auch unterschiedlich akzentuiert und skaliert) sind. Diese Ähnlichkeit rührt nicht zuletzt daher, dass im Rahmen von FP gesammelte Daten in Bezug auf das Projektziel primär Mittel zum Zweck sein mögen, sie jedoch bereits im Arbeitsprozess in unterschiedlichem Maß von unterschiedlichen Beteiligten genutzt werden. Wir gehen konkret auf die Aspekte Datenorganisation und -verwaltung, Metadaten, Dokumentation und Dateiformate und deren Anforderungen in den verschiedenen Projekttypen ein. Schließlich diskutieren wir Lösungsansätze dafür, Aspekte des Forschungsdatenmanagements auch in (kleineren) Forschungsprojekten nicht post-hoc, sondern bereits in der Projektplanung als Teil der alltäglichen Arbeit zu berücksichtigen und entsprechende Unterstützung in der Forschungsinfrastruktur vorzusehen.
Exploration und statistisch valide Analysen annotierter Textkorpora helfen bei der induktiven Aufdeckung systematischer Schreibgebrauchsmuster. Umgekehrt lassen sich – deduktiv – Vorgaben der kodifizierten Norm (amtliches Regelwerk) quantitativ überprüfen. Wir präsentieren eine Methodik für die empirisch informierte Beschreibung orthografisch motivierter Phänomene, gehen auf prototypische Fälle ein und werfen ein Schlaglicht auf Fallstricke der Korpusnutzung für die Orthografieforschung. Abschließend skizzieren wir Funktionen und Wirkungsweisen aggregierender Visualisierungen für die Forschungskommunikation am Beispiel des amtlichen Wörterverzeichnisses.
Der Beitrag widmet sich den Geflüchteten als Teil der deutschlernenden Teilnehmer/innen in den staatlich verordneten Integrationskursen (IKs). Unsere Erhebung unter 305 Geflüchteten aus Syrien und anderen Ländern legt ihren Schwerpunkt auf die sprachlichen Hintergründe. Dabei werden soziodemografische Daten mit Angaben zum Spracherwerb in Beziehung gesetzt und als kollektive Sprachbiografien dargestellt. Des Weiteren beschreiben wir sieben Teilnehmergruppen von Geflüchteten in den IKs, die sich vor allem auf Grund der Faktoren Alter, Bildungsgrad und Arbeitserfahrung unterscheiden, für die aber auch Merkmale im Hinblick auf Herkunft und Mehrsprachigkeit eine Rolle spielen. Ferner werden Angaben zur Sozialsituation in Deutschland mit Einschätzungen zum Deutscherwerb in Beziehung gesetzt. Ein Vergleich mit anderen Studien verdeutlicht die Verschiebungen in der Zusammensetzung des IK. Unser Beitrag kann als Anregung verstanden werden, die Passgenauigkeit im Sinne der Deutschlernenden zu überdenken.