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CMDI Explorer
(2021)
We present CMDI Explorer, a tool that empowers users to easily explore the contents of complex CMDI records and to process selected parts of them with little effort. The tool allows users, for instance, to analyse virtual collections represented by CMDI records, and to send collection items to other CLARIN services such as the Switchboard for subsequent processing. CMDI Explorer hence adds functionality that many users felt was lacking from the CLARIN tool space.
Making research data publicly available for evaluation or reuse is a fundamental part of good scientific practice. However, regulations such as copyright law can prevent this practice and thereby hamper scientific progress. In Germany, text-based research disciplines have for a long time been mostly unable to publish corpora made from material outside of the public domain, effectively excluding contemporary works. While there are approaches to obfuscate text material in a way that it is no longer covered by the original copyright, many use cases still require the raw textual context for evaluation or follow-up research. Recent changes in copyright now permit text and data mining on copyrighted works. However, questions regarding reusability and sharing of such corpora at a later time are still not answered to a satisfying degree. We propose a workflow that allows interested third parties to access customized excerpts of protected corpora in accordance with current German copyright law and the soon to be implemented guidelines of the Digital Single Market directive. Our prototype is a very lightweight web interface that builds on commonly used repository software and web standards.
Digital research infrastructures can be divided into four categories: large equipment, IT infrastructure, social infrastructure, and information infrastructure. Modern research institutions often employ both IT infrastructure and information infrastructure, such as databases or large-scale research data. In addition, information infrastructure depends to some extent on IT infrastructure. In this paper, we discuss the IT, information, and legal infrastructure issues that research institutions face.
This paper presents the QUEST project and describes concepts and tools that are being developed within its framework. The goal of the project is to establish quality criteria and curation criteria for annotated audiovisual language data. Building on existing resources developed by the participating institutions earlier, QUEST also develops tools that could be used to facilitate and verify adherence to these criteria. An important focus of the project is making these tools accessible for researchers without substantial technical background and helping them produce high-quality data. The main tools we intend to provide are a questionnaire and automatic quality assurance for depositors of language resources, both developed as web applications. They are accompanied by a knowledge base, which will contain recommendations and descriptions of best practices established in the course of the project. Conceptually, we consider three main data maturity levels in order to decide on a suitable level of strictness of the quality assurance. This division has been introduced to avoid that a set of ideal quality criteria prevent researchers from depositing or even assessing their (legacy) data. The tools described in the paper are work in progress and are expected to be released by the end of the QUEST project in 2022.
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.
Implicitly abusive language – What does it actually look like and why are we not getting there?
(2021)
Abusive language detection is an emerging field in natural language processing which has received a large amount of attention recently. Still the success of automatic detection is limited. Particularly, the detection of implicitly abusive language, i.e. abusive language that is not conveyed by abusive words (e.g. dumbass or scum), is not working well. In this position paper, we explain why existing datasets make learning implicit abuse difficult and what needs to be changed in the design of such datasets. Arguing for a divide-and-conquer strategy, we present a list of subtypes of implicitly abusive language and formulate research tasks and questions for future research.
Forschungsprojekte erschließen, erfassen und publizieren eine große Menge digitaler Daten. Bis zur Publikation entstehen häufig Vorarbeiten oder auch Nebenprodukte des beabsichtigten Ergebnisses (beispielsweise Transkriptionen einzelner Texte oder Textzeugen, die die Grundlage z.B. für eine Edition bilden). CLARIAH-DE bietet verschiedene Möglichkeiten zur Integration von Angeboten und Inhalten aus der Community, die deren längerfristige Sicht- und Nachnutzbarkeit sicherstellt. Die vorliegende Handreichung befasst sich mit den Fragen, welche Textangebote wo und auf welche Weise archiviert werden können, sowie welche Kriterien verschiedene Arten von Daten erfüllen müssen, um grundsätzlich für eine Übernahme in den CLARIAH-DE-, Forschungsdatenmanagement- oder NFDI-Kontext geeignet zu sein.
Twitter data is used in a wide variety of research disciplines in Social Sciences and Humanities. Although most Twitter data is publicly available, its re-use and sharing raise many legal questions related to intellectual property and personal data protection. Moreover, the use of Twitter and its content is subject to the Terms of Service, which also regulate re-use and sharing. This extended abstract provides a brief analysis of these issues and introduces the new Academic Research product track, which enables authorized researchers to access Twitter API on a preferential basis.
Contents:
1. Julien Abadji, Pedro Javier Ortiz Suárez, Laurent Romary and Benoît Sagot: "Ungoliant: An Optimized Pipeline for the Generation of a Very Large-Scale Multilingual Web Corpus", S.1-9.
2. Markus Gärtner, Felicitas Kleinkopf, Melanie Andresen and Sibylle Hermann: "Corpus Reusability and Copyright - Challenges and Opportunities", S.10-19.
3. Nils Diewald, Eliza Margaretha and Marc Kupietz: "Lessons learned in Quality Management for Online Research Software Tools in Linguistics", S.20-26.