Refine
Year of publication
Document Type
- Part of a Book (21)
- Article (5)
- Book (2)
Has Fulltext
- yes (28)
Keywords
- Deutsch (10)
- Korpus <Linguistik> (10)
- Wortschatz (9)
- Sprachstatistik (7)
- Wörterbuch (5)
- COVID-19 (4)
- Datenanalyse (4)
- Online-Medien (4)
- Empirische Forschung (3)
- Grammatik (3)
Publicationstate
- Zweitveröffentlichung (16)
- Veröffentlichungsversion (12)
- Postprint (5)
Reviewstate
- (Verlags)-Lektorat (28) (remove)
Publisher
Diachrone Wortschatzveränderungen werden in der Regel exemplarisch anhand bestimmter Phänomene oder Phänomenbereiche untersucht. Wir widmen uns der Frage, ob und wie Wandelprozesse auch auf globaler Ebene, also ohne sich auf bestimmte Wortschatzausschnitte festzulegen, messbar sind. Zur Untersuchung dieser Frage nutzen wir das Spiegel-Korpus, in dem alle Ausgaben der Wochenzeitschrift seit 1947 enthalten sind. Dabei gehen wir auf grundlegende Herausforderungen ein, die es dabei zu lösen gilt, wie die Verteilung sprachlicher Daten und die Folgen unterschiedlicher Subkorpusgrößen, d.h. im konkreten Fall die variierende Größe des Spiegelkorpus über die Zeit hinweg. Wir stellen ein Verfahren vor, mit dem wir in der Lage sind, flankiert von einem „Lackmustest“ zur Überprüfung der Ergebnisse, Wortschatzwandelprozesse bis auf die Mikroebene, d.h. zwischen zwei Monaten oder gar Wochen, quantitativ nachzuvollziehen.
Wenn alle Forschungsfragen gestellt, alle Hypothesen formuliert, alle Korpora kompiliert und alle Daten von Proband*innen gesammelt wurden, befinden Sie sich auf einer der letzten Etappen Ihrer linguistischen Studie: der Analyse der Daten. In diesem Kapitel werden Sie einige Werkzeuge kennenlernen, die Sie dabei unterstützen können. Hier nehmen wir an, dass Sie in irgendeiner Form eine quantitative statistische Auswertung vornehmen möchten, denn für qualitative Analysen sind die Werkzeuge, die wir Ihnen vorstellen werden, weniger bis gar nicht geeignet.
Aus diesem Grunde haben wir uns empirisch der Frage genähert, wie oder ob bestimmte Gruppen heute überhaupt noch Wörterbücher nutzen und ob sie sie bewusst von anderen sprachbezogenen Daten im Web unterscheiden. Es sollten empirische Daten gesammelt werden, um zu erfahren, wie DaF-Lernende tatsächlich arbeiten (und nicht was sie dazu retrospektiv sagen), vor allem um eine bessere empirische Basis für den Unterricht zur Verfügung zu haben. Zentrale Fragen dabei waren:
• Wie nutzen DaF-Lernende heutzutage lexikografische Ressourcen?
• Welche Suchstrategien wenden sie an?
• Differenzieren sie zwischen den unterschiedlichen Ressourcen?
• Welche Strategien erweisen sich als besonders erfolgreich?
Die ansprechende und geeignete Visualisierung linguistischer Daten gewinnt analog zum steigenden Einfluss quantitativer Methoden in der Linguistik immer mehr an Bedeutung. R ist eine flexible und freie Entwicklungsumgebung zur Umsetzung von statistischen Analysen, die zahlreiche Optionen zur Datenvisualisierung bereithält und sehr gut für große Datensätze geeignet ist. Statistische Analysen und Visualisierungen von Daten werden auf diese Weise in einer Umgebung verzahnt. Durch die zahlreichen Zusatzpakete stehen auch weiterhin zeitgemäße Methoden zur Verfügung, um (linguistische) Daten zu analysieren und darzustellen.
Der Beitrag vermittelt einen stark anwendungsorientierten Einstieg in das Programm und legt mithilfe von vielen praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen die Grundlagen für ein eigenständiges Weiterentwickeln der individuellen Fähigkeiten im Umgang mit der Software. Neben einer kurzen, eher theoretisch angelegten Einleitung zu explorativen und explanatorischen Visualisierungsstrategien von Daten werden verschiedene Pakete vorgestellt, die für die Visualisierung in R benutzt werden können.